成人高等教育是終身教育的重要組成部分。近年來隨著經(jīng)濟的快速發(fā)展,社會對繼續(xù)教育提出了很多新的要求,致使成人高等教育出現(xiàn)許多新的問題,比較突出的問題是“工學矛盾”、學生個性化學習需要同落后的教學模式、管理手段以及優(yōu)質(zhì)教學資源開發(fā)和利用不足之間的矛盾。隨著“互聯(lián)網(wǎng)+”的不斷發(fā)展,利用網(wǎng)絡作為遠程教育的媒介——在線教育崛起并迅速發(fā)展,為優(yōu)質(zhì)教學資源的開發(fā)與利用帶來了前所未有的機遇。本文以成人高等教育網(wǎng)絡教學的課程推薦方法研究為基礎,設計并開發(fā)了一個成人高等教育網(wǎng)絡教學平臺。論文的主要研究工作包括如下幾個方面。（1）分析了成人高等教育的實際教學需求,研究并設計了較為完善的網(wǎng)絡教學平臺。主要包括成人高等教育綜合管理子系統(tǒng)、成人高等教育網(wǎng)絡教學子系統(tǒng)、個性化課程推薦以及移動教學APP等四個部分的需求分析以及詳細設計。（2）通過分析學生選課和對課程評分過程提出了一種基于關聯(lián)規(guī)則與協(xié)同過濾思想的個性化課程推薦方法。該方法基于過往的學生選課數(shù)據(jù)及現(xiàn)有課程信息對課程進行篩選與推薦。通過實驗驗證,該方法可以滿足課程推薦的基本要求。（3）依據(jù)前述的需求分析與詳細設計,運用ASP.NET技術,開發(fā)了基于B/S模... 

【文章來源】：石家莊鐵道大學河北省

【文章頁數(shù)】：74 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

關聯(lián)規(guī)則產(chǎn)生流程

圖 2-4 Apriori 算法2.3.3 K-means聚類分析是數(shù)據(jù)挖掘方法的一種，聚類算法按照應用領域的不同可以分為：層次聚類、基于網(wǎng)格的聚類、基于密度的聚類和基于模型的聚類等[58]。在所有的聚類算法中 K-means 算法應用的次數(shù)最多，應用的領域最為廣泛。K-means算法本身也有一些的問題，它對初始的 K 個中心點的選取依賴性很大，如果最開始的初始中心選擇的不恰當，就會很容易產(chǎn)生局部最優(yōu)解的問題，就會到導致迭代次數(shù)增多，降低執(zhí)行效率。K-means 主要的思路是：在空間中，以 K 個點作為中心點進行聚類，對距離最近的對象進行歸類[59]。之后經(jīng)過迭代的方式，不斷調(diào)整各個聚類中心的值，直至最后聚類中心收斂為止。本文中采用歐式距離計算課程選擇概率之間的差距也就是上文中iM 。21( )ni iiD X C X C== = (3-14)

K-means流程

【參考文獻】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
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[9]基于Web Services的水土保持信息系統(tǒng)分布式數(shù)據(jù)上傳研究[D]. 陳柏英.華中科技大學 2007
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本文編號：2901517