基于Web使用挖掘的个性化推荐系统

Web使用模式挖掘是对用户浏览Web后在服务器日志上所留信息的数据挖掘。讨论了挖掘中常用技术及流程,并提出一种Web使用模式挖掘体系结构,介绍了系统的工作原理,对系统设计中的推荐算法等关键技术作了详细讨论。关     

基于Web数据挖掘技术的电子商务推荐系统研究

分析了电子商务的发展现状和趋势,对Web挖掘技术进行了介绍。依据效率和准确性原则建立了一个推荐系统模型,并对这一推荐模型的整个流程作了基本描述。     

基于Web数据挖掘的图书馆个性化推荐服务探讨

高校图书馆网站作为图书馆信息系统的重要组成部分,是图书馆资源、服务与读者之间的桥梁。规划和建设好图书馆网站,可为用户获取信息、交流信息提供了一个很好的基于Web的信息服务平台。但随着校园图书馆资源的增多,利用基于Web日志挖掘技术根据用户的特性提供具有针对性的信息,还能通过对用户专业特征,研究兴趣的智能分析,主动地向用户推荐其可能需要的信息的个性化推荐系统的建立已成发展趋势。     

一种基于Web使用挖掘的个性化推荐系统研究

个性化推荐系统的出现为用户提供了一个解决Web商品信息过载问题的强大工具。个性化推荐技术是基于Web使用挖掘、商品相关关系发现、商品分类等多项数据挖掘技术的。分析了这些技术的基本原理和特点并提出了一种计算商品关联关系和用户喜好倾向的算法以及个性化商品推荐的程序实现方法。     

基于Web数据挖掘的个性化远程教育系统的构建

探讨了智能个性化系统在远程教育的主要功能,并提出了一个基于Web数据挖掘的个性化远程教育系统的模型。     

Web数据挖掘技术在个性化网络学习中的应用分析

首先介绍了Web数据挖掘的概念及常见的三种web数据挖掘模式:Web内容挖掘、Web结构挖掘、Web访问挖掘,然后对Web数据挖掘在个性化网络学习中的应用空间分两个方面进行分析。     

浅析Web挖掘在个性化学习系统中的应用

Web技术的进步带动了网络教育的发展,越来越多的学习者要求个性化的学习服务。将Web数据挖掘技术引入个性化学习系统中,能使其个性化服务水平提高。本文介绍了Web数据挖掘的概念和分类,说明了挖掘的具体过程,重点介绍了基于Web数据挖掘的个性化学习模型的构建模块,并以此构建了相应的模型。     

基于Web数据挖掘技术的远程教育系统构建

本文针对当前远程教育系统的不足,结合Web挖掘技术,探讨了基于Web数据挖掘技术的远程教育系统框架,包括个性化教育平台、远程教育网站的设计、在线考试系统以及在线智能答疑等功能,以充分发挥网络教育中的优势,提高网络教育的质量。     

客户行为的Web挖掘及个性化推荐

随着W eb站点的快速增长,信息正以令人难以置信的指数级速度蓬勃发展,这样便产生了信息过载问题。客户选择的机会虽然在增加,但是同时增加的还有在选择出他们感兴趣信息所花费的时间。商业W eb站点不但要重视所有客户共同兴趣的共性信息,而且更应该重视针对每个客户自身兴趣的个性信息。该文介绍了对客户行为W eb挖掘的过程,通过了解客户兴趣,不断调整自己适应客户兴趣的变化,为客户提供个性化推荐服务。     

基于Web使用挖掘的个性化网络教育模型研究

本文提出了一个基于Web使用挖掘的个性化网络教育模型,它能够应用数据挖掘的方法,从站点上积累下来的信息中提取抽象的、潜在的知识,以实现远程教育的个性化。     

WEB数据挖掘技术研究

对web数据挖掘进行了全面的论述，并讨论了Web挖掘的分类和应用．在此基础上阐述了当前流行的挖掘技术，给出了Web数据模型，指出Web数据挖掘的发展方向和趋势．     

Web挖掘研究

介绍了Web挖掘的任务和分类;讨论了Web的内容挖掘、结构挖掘和使用记录挖掘。     

基于结构挖掘和使用挖掘的Web挖掘算法研究

Web挖掘是指使用数据挖掘技术从Web文档和服务中发现和提取信息和知识的技术。本文概述了Web数据挖掘的基本情况以及Web结构挖掘和Web使用挖掘的基本概念。结合对Web结构挖掘中的PageRank算法和Web使用挖掘的主要步骤和算法的研究后,本文提出了一种融合这两种Web挖掘算法的一种新的、综合的Web挖掘算法。     

基于数据挖掘的Web挖掘系统设计研究

数据挖掘技术的重点已经从传统的基于数据库的应用转移到了基于Web的应用。本文分析了Web挖掘的过程模型。对基于数据挖掘的Web挖掘系统的框架进行了设计研究。     

基于XML进行Web数据挖掘的应用研究

面向Web的数据挖掘是当今数据挖掘技术的热点。XML作为直接面向Web数据、基于Internet上的一种新的数据管理手段,为面向Web的数据挖掘带来了便利。分析了Web数据挖掘的特点和XML语言的优点,提出了运用XML解决Web数据挖掘中半结构化数据的模型抽取方法,最后对该方法进行了实例说明。     

电子书包中基于教育大数据的个性化学习评价模型与系统设计

根据大数据技术的模块构成和电子书包所包含的系统和功能,对电子书包中教育大数据的模块内容进行分析。之后,在评价内容上从课程内容学习、参与互动交流、考试与作品和课外资源学习四个方面进行了细分和聚类．构建了基于电子书包的个性化学习评价模型。在评价结果上,依据柯氏四级评估模式和布鲁姆教学目标分类理论设计了基于教育大数据的个性化评价层次塔,该层次塔包括学习成效、概念转变、学习迁移和学习力四个层级。最后,结合教育大数据、教育云服务、个性化评价模型和评价层次塔,设计了个性化学习评价系统模型,包括信息采集模块、数据分析与处理模块、个性化评价模块和可视化反馈模块,并通过云管理层实现对教育云服务平台、云存储池和云集群计算平台的调控和管理,以期为后面开展个性化评价系统的设计与开发提供有益的指导。     

基于数据挖掘的教师网络学习行为分析与研究

随着网络通信技术和现代学习理论的发展,网络学习已经成为人类学习和终身教育不可或缺的学习方式,也是教师专业发展学习的重要途径之一。本研究立足教师网络学习实践,在对教师网络学习行为特征、表现形式和学习过程等进行分析的基础上,引入数据挖掘技术对教师网络学习过程进行数据挖掘,设计了教师网络学习行为模型,最后对教师网络学习行为进行案例分析。     

基于Web日志的数据预处理方法研究

对基于Web日志的数据预处理过程做了相关研究,特别关注于用户识别和会话识别的启发式规则,对会话识别中基于时间的两条启发式方法进行了改进,形成新的基于时间的方法,并结合获取的数据予以验证,讨论分析了验证结果。新的方法提高了会话识别的准确性,为下一步的数据挖掘打下了基础。     

联邦个性化学习推荐系统研究

当前,个性化学习推荐系统面临数据隐私保护、"冷启动"和法律约束等问题,而联邦学习作为近年来优秀的数据隐私保护机器学习技术解决方案,可有效解决这些问题。基于此,文章将联邦学习和个性化学习推荐相结合,设计了联邦个性化学习推荐系统。首先,文章分析了联邦个性化学习推荐系统的具体应用场景,包括横向联邦、纵向联邦、联邦强化三种。其次,文章分别针对这三种应用场景设计了相应的应用解决方案。最后,文章探讨了未来联邦个性化学习推荐系统面临的严峻挑战,以期帮助教育利益相关者在保护数据隐私的同时共享数据价值,最终实现更安全、更高质量的个性化学习推荐服务。     

基于Web Services的个性化网络辅助教学系统研究

首先分析现有网络辅助教学的不足，然后基于WebServices技术提出一个新的个性化网络辅助学习系统模型，用来解决教学资源的整合和学习者个性学习的问题。