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。     

面向高校课程的知识图谱联合嵌入模型研究

知识图谱嵌入是构建高效精准知识图谱的基础,但目前大多数知识图谱嵌入方法只注重结构信息,而忽视或未能充分利用实体的背景信息,使得嵌入信息不够准确。为充分利用课程实体中丰富的信息以更好地将知识图谱技术应用于教育场景,文章设计了一种面向高校课程的知识图谱联合嵌入模型,包含结构信息嵌入、目录信息嵌入、语义约束计算、联合嵌入四个模块。之后,文章进行了链接预测实验和实体分类实验,来分别验证该模型的有效性和准确性,实验结果显示:该模型的性能良好;与现有模型相比,该模型嵌入的质量和分类的效果均得到较大提升。最后,文章展望该模型可为面向课程的智能问答、路径推荐、信息检索和数据的可视化交互等下游教育应用提供有力支撑,其研究将加快推动知识与数据驱动的智能化教育落地。     

基于WordNet的概念语义相似度研究

WordNet是普林斯顿大学的一个研究项目,目标是建立英语词汇及其词法关系的数据库,这将促进数据互通性、信息搜寻和检索、自动推理和自然语言处理。基于该共享知识本体,提出了一种计算两概念语义相似度的方法。根据该方法实现了一个计算程序模块,并将计算结果同人类的主观判断进行了比较,验证了该方法的有效性。该研究工作可以在面向Web的知识检索领域中得到应用,还可以为本体的相关研究提供一定的理论基础。     

微博在教育知识管理中的应用模型研究

随着网络技术的飞速发展,微博作为Web2.0的一项新应用,已在新闻、教育等领域产生了重大影响.本文依据微博的功能特性,立足于知识管理中的知识分类、获取、共享、创新、存储与传递等六大方面,提出了基于微博的教育知识管理模型,并对此模型进行分析,以期促进微博在教育知识管理领域中更深入的应用.     

Web挖掘的e-Learning应用研究

论述一个在eYouCT网络教学管理平台环境中,通过模式分类预测学生表现的Web挖掘调研报告。调研结果表明：LMS大规模数据集的模式识别可以通过一个小规模数据集的分类构建获得．作为一种e—Learning知识构建方法,Web挖掘具有提高学习绩效的应用潜力。     

Web挖掘的e-Learning应用研究

本文论述了一个在eYouCT网络教学管理平台环境中通过模式分类预测学生表现的Web挖掘调研报告.调研结果说明:LMS大规模数据集的模式识别可以通过一个小规模数据集的分类构建获得,作为一种e-Learning知识构建方法,Web挖掘具有提高学习绩效的应用潜力.     

Web数据挖掘及其在电子商务系统中的应用

在互联网快速发展时代,Web数据挖掘应用成为研究热点。将Web数据挖掘技术应用到电子商务领域可有效处理信息,提高企业管理效率,增强竞争力。探讨Web数据挖掘的含义、分类及电子商务系统中Web数据挖掘的数据源和方法。     

西藏智慧畜牧业领域大数据融合：概念、架构与技术

目前大数据融合技术都是在静态单模态数据集上进行的,没有关注大规模数据的多源、异构、不确定和跨语言特性,而西藏畜牧业领域大数据是多源、异构、跨语言的多模态数据。为此,给出西藏畜牧业领域大数据融合技术架构,提出属性聚类的异构数据源模式对齐,基于领域特征的多模态实体链接,面向开放模式实体语义关系挖掘的大数据融合技术,以及基于多模态特征的知识表示和建模、面向领域的深度知识发现与预测、特定领域特征普适机理凝练的知识融合技术。     

教育知识图谱构建中的标准词汇参考模型研究

教育是典型的知识密集型领域,因此,进行领域知识的共享研究对教育领域的发展非常重要。多年信息化的历史经验告诫我们:共享的前提是必须对领域资源实施标准化。尽管我国教育领域研发了系列教育元数据标准,但是从智慧教育的需求来看,这些标准普遍表现为缺乏语义、比较零散、体系不够完善等。随着近些年知识图谱的提出,为教育资源的知识整合发展提供了重要的技术手段。然而,目前知识图谱构建的主要焦点在构建技术方面,忽视了构建中的标准化问题。长此以往,领域将会构建出很多“知识孤岛”。为解决这些问题,本文在对国内外教育领域内标准进行研究的基础上,以系统理论为依据提出并构建了一个集预定义词汇的W3C语义Web标准、顶层词汇标准和领域词汇标准于一体的三层架构模型——教育资源知识图谱标准词汇参考模型。基于该模型建构知识图谱,不仅为教育领域数据的标准化提供标准词汇参考,而且也为规范构建教育领域知识图谱提供了参考。     

基于领域本体概念划分的语义标注方法

对当前的基于领域本体的语义标注方法进行了说明和分析,提出了基于领域本体概念划分的语义标注方法．该方法将领域本体中的概念分为特有概念和普通概念,先用一般的领域本体标注算法计算特征词的权值,再对普通概念特征词的权值进行调整,最后结合水稻领域进行试验．实验表明,该方法在保证查全率的基础上,提高了普通概念特征词的查准率．     

基于知识图谱的国内精准教学研究热点与趋势分析

精准教学作为一种高效的面向知识教学的方法,在信息技术发展的背景下重新焕发生机,成为近年来我国教育学界关注的重要议题.为了系统而深入地厘清该领域的研究进展,以CNKI数据库收录的553篇期刊论文为数据来源,利用CiteSpace 5.7.R5绘制知识图谱,揭示其研究脉络和趋势走向.经过文献梳理及可视化分析发现,我国精准教...     

Web2.0教育应用领域知识图谱研究

通过运用Citespace对以Web 2.0教育应用为主题的748条来源文献(WOS,2004-2011)进行可视化分析,绘制了国际上Web 2.0教育应用的知识图谱。依据提取的关键文献,分析了Web 2.0教育应用的思想根源与理论演进的路线,探查了Web 2.0教育应用的热点问题与前沿领域,列举出在该领域进行研究的主要国家与研究机构。     

基于. NET的知识分享平台的设计与实现

大数据时代,人们极易面临信息很多、知识很少的尴尬.本知识分享平台为面临此问题的企业、学校而开发.该平台是基于ASP. NET MVC开发平台的Web应用程序,能够将知识分门别类以树状（目录树）和网状（关键字）呈现,易于管理.企业、学校用户可以通过该平台随时共同关注知识动态,可在该平台上建立自己的知识树,收藏自己精心挑选的知识,关注自己感兴趣的知识类,管理自己的知识内容,同时分享自己的新知识,方便查询,更方便管理.     

改进的TF-IDF中文本特征词加权算法研究

在自动文本分类中,TF IDF算法是最为常用的特征权重计算方法。该算法运用广泛,但是存在不足:只考虑了特征词的频率和包含特征词的文档数量,没有考虑到特征词在类内和类间对权重的影响。对特征词权重计算方法进行了改进。为了解决特征词在类内均匀分布以及在类间的比重问题,提出了修正函数TF DFI DFO。实验比较发现,新的特征词权重算法能够更加精确地反映出特征词的分布情况,该算法与传统的TF IDF算法相比,在召回率、查准率和宏平均值上都有较大的提升。     

Web课件制作系统中知识表示的研究

针对现有Web课件制作系统知识表达能力差、智能化低、结构不清晰等问题,介绍了基于XML知识表示方法应用于Web课件制作系统的优势,给出了一个通用Web课件制作系统的体系结构,并用形式化的语言描述该系统,最后将该形式化的语言转换为XML语言.     

一种基于Web的高校教师知识管理系统框架

在分析知识管理和知识管理系统含义的基础上,结合Web技术的特点,我们提出了一种基于Web的高校教师知识管理系统框架,并介绍了该框架中各个组成部分和采用的关键技术。     

知识可视化在小学教育中的应用价值及其分类研究

知识可视化是在科学计算可视化、数据可视化、信息可视化基础上发展起来的新兴研究领域。小学生的学习思维依赖于具体形象,通过视觉表征方式可以有效地传递教学中的知识。对知识可视化在小学教育中的应用价值及可视化的知识分类方法进行了探讨。     

文本自动分类研究

中文图书自动分类是对书名和摘要信息进行中文分词,为标题和摘要的特征词赋予不同的权重,根据特征词的权重对图书进行分类。基于svm的机器自动分类和层次分类两种自动分类方法相结合,是中文书目自动分类的有效途径。     

基于面向服务体系结构的知识管理学习系统研究

针对教育新的发展趋势和数字化学习的重要性,借助知识构造、协作学习、概念映射和知识管理等相关理论,提出一种基于面向服务体系结构和工作流程的知识管理学习系统框架。该系统不但可以为学习者提供一个完整的学习环境、多样性领域知识和基于面向服务体系架构的学习内容,而且增强了数字化学习功能。该系统可以为人们实现终身学习提供帮助。     

基于Web服务的产品知识资源定义及应用

基于对Web服务和产品知识资源的分析，分别针对档类知识资源、数据类知识资源和程序类知识资源等典型产品知识资源的生成和调用机制进行了研究，为产品知识使用调用产品知识资源提供了方法。