隨著互聯(lián)網的高速增長,越來越多的網絡教育平臺隨之增長,在線教育平臺的使用極大地方便了學生的學習和老師的管理,鼎新了教育理念和教育思維,但如何在教學平臺中做好個性化推薦、提高學生學習效率依然是個值得研究的問題。面對教育平臺中數(shù)據(jù)的種類和存在方式多種多樣,本文在基于大數(shù)據(jù)的高效組織與處理技術的基礎上,提出了異構多源數(shù)據(jù)的組織與處理,通過異構數(shù)據(jù)自動收集、異構數(shù)據(jù)融合技術和異構數(shù)據(jù)校驗技術,建立了異構多源的動態(tài)學習模型。通過分析學科知識圖譜中的關聯(lián)關系,本文提出了知識點度量值和節(jié)點的度量值的方法,并由此得到知識點重要性排序算法,為基于知識圖譜的推薦系統(tǒng)研究打下基礎。鑒于傳統(tǒng)的推薦算法在教育平臺中做習題推薦推薦的效率低,算法難以實現(xiàn),推薦不準確和習題特征不容易提取等問題,本文提出了基于知識圖譜的習題推薦算法,根據(jù)課程內容的不同,得到不同的學科知識圖譜,結合本文提出的知識點重要性排序算法,計算出知識點重要性排序序列。在教育平臺中的新用戶可以直接使用知識點重要性排序算法得到推薦列表進行習題推薦,對于已有數(shù)據(jù)記錄的用戶可根據(jù)已構建的用戶行為記錄庫,得到基于學生本身的正確習題序列、總習題序列以及知識點... 

【文章來源】：浙江工商大學浙江省

【文章頁數(shù)】：74 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

基于多卷服務器的塊級別云存儲子系統(tǒng)架構圖

16替代卷服務器的連接。當系統(tǒng)擁有了多臺卷服務器時，為了盡可能有效地均分各卷服務器I/O負載以提高系統(tǒng)的總吞吐量，本文采用連接均分策略，即在收到客戶端存儲設備請求時，根據(jù)每臺卷服務器上已經建立的iSCSI連接數(shù)，選擇連接數(shù)最少的一臺創(chuàng)建iSCSI連接。這種策略簡單易實現(xiàn)，且當每臺卷服務器性能接近時，采用連接均分策略可以達到較高的總I/O性能。2.1.3大數(shù)據(jù)實時查詢處理技術本文采取的大數(shù)據(jù)實時查詢技術，是基于副本選擇的一種技術，主要包含兩個重要部分，基于副本選擇的大數(shù)據(jù)實時查詢處理并行調度方法、查詢代價模型評估，按照表的數(shù)量不同把查詢分為兩類，單表和多表查詢。對于單表查詢，可以將單表查詢問題變換成多副本檢索的優(yōu)化問題，此時可以應用最大流方法來選擇執(zhí)行節(jié)點和副本，而對于多表查詢，可以依據(jù)Impala查詢處理代價模型，轉化為搜索近似最優(yōu)的調度問題。如圖2.3所示是基于副本選擇類型的大數(shù)據(jù)實時查詢處理流程簡圖。圖2.3基于副本選擇類型的大數(shù)據(jù)實時查詢處理流程當用戶提交查詢請求時候，系統(tǒng)需要對用戶提交的查詢請求進行解析，產生相應的查詢計劃，再結合本文中的調度方法去完成查詢處理，所有程序運行完成后，返回查詢結果。并行調度方法依賴于查詢處理代價模型和集群信息。相比較于一直發(fā)送網絡請求，獲得相應的卷服務器負載信息的方法，本文提出的算法可以大大的減少網絡的負載和傳輸?shù)呢摵�，并�?jié)省了運行的時間。因為負載的情況不同，每一個負載的節(jié)點處理同一個任務的時間都不相同，所以本文提出的方

18圖2.4規(guī)則學習過程基于本體的信息匯總在很多領域都有極大的應用，比如生物信息學、醫(yī)學等領域中�；诒倔w的Web信息匯總的優(yōu)點在于，匯總的內容和本體之間有一定的關聯(lián)關系，所以匯總的結果是一種本體的表述，根據(jù)本體之間的關系可以獲得匯總內容之間的關系。基于本體的信息匯總系統(tǒng)流程簡圖如圖2.5所示。圖2.5基于本體的信息匯總本體建立完成后，如何對本體的OWL[49]文件進行提取，是構建本體關系和概念描述的重要過程，并能夠及時將這些概念、關系和層級結構提取出來，存放到特定的數(shù)據(jù)庫中。對于Web信息匯總的整個流程來說，篩選無效信息是流程的基礎部分也是最主要部分，篩選效果將會影響到信息匯總的效果，基于本體的Web信息抽取過程如圖2.6所示。圖2.6基于本體的Web信息抽取流程圖基于規(guī)則、基于本體的Web信息匯總方法與基于統(tǒng)計學習方法，都有其本身特性相關的獨特優(yōu)缺點，可以根據(jù)抽取信息的類型不同、規(guī)模不同、異構的程度的不同，選擇合適的方法來進行信息匯總。

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于LZW算法的實時數(shù)據(jù)壓縮無線傳感器網絡的設計（英文）[J]. 成雅麗,李錦明,成乃朋.  Journal of Measurement Science and Instrumentation. 2019(02)
[2]適用于在線教育大數(shù)據(jù)的Hadoop平臺高準確度推薦服務（英文）[J]. 楊寅,高偉偉.  機床與液壓. 2018(24)
[3]教育信息化產品的服務與定價[J]. 楊雨晴.  江蘇商論. 2018(05)
[4]教育大數(shù)據(jù)驅動下的現(xiàn)代學校治理[J]. 曹曉明.  教育信息技術. 2018(03)
[5]基于概率矩陣分解的用戶相似度計算方法及推薦應用[J]. 黃淑芹,徐勇,王平水.  山東大學學報(理學版). 2017(11)
[6]國內基于本體的信息抽取研究現(xiàn)狀與熱點分析[J]. 陽廣元.  圖書館理論與實踐. 2017(05)
[7]淺論限時訓練在化學教學中的作用[J]. 顧景帆.  考試周刊. 2016(75)
[8]淺析大數(shù)據(jù)對高等職業(yè)教育的影響[J]. 任璐.  課程教育研究. 2016(22)
[9]基于社會性知識網絡的學習模型構建[J]. 段金菊,余勝泉.  現(xiàn)代遠程教育研究. 2016(04)
[10]教育大數(shù)據(jù)的技術體系框架與發(fā)展趨勢——“教育大數(shù)據(jù)研究與實踐專欄”之整體框架篇[J]. 楊現(xiàn)民,唐斯斯,李冀紅.  現(xiàn)代教育技術. 2016(01)

博士論文
[1]基于壓縮感知的動目標檢測技術及其應用研究[D]. 王敏敏.中國科學院大學(中國科學院上海技術物理研究所) 2018

碩士論文
[1]面向電力調度控制系統(tǒng)的多源異構數(shù)據(jù)處理方法研究[D]. 王瑞杰.華北電力大學(北京) 2017
[2]個性化教學在高中思想政治課教學中的運用研究[D]. 沈奕霏.江西師范大學 2016
[3]基于開源云平臺的教育云的設計與實現(xiàn)[D]. 邱耀雄.內蒙古大學 2016
[4]大數(shù)據(jù)對高等教育發(fā)展的推動研究[D]. 賈同.西南大學 2015
[5]數(shù)據(jù)挖掘技術在教育信息化中的應用研究[D]. 馬月.西安郵電大學 2014
[6]公路隧道交通數(shù)據(jù)融合技術的研究[D]. 許可.重慶交通大學 2010
[7]基于情境認知理論的雙語教學策略研究[D]. 王艷萍.江西師范大學 2004



本文編號：3029237