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面向网络教育资源的文本自动分类系统的设计与实现 总被引：1，自引：1，他引：0
谭金波 《中国远程教育(综合版)》2009,(4)
本文结合网络教育资源的特征,提出了一个面向网络教育资源的文本自动分类系统的框架,并详细叙述了这一框架的实现.重点在于页面元素的特征提取和层次分类器的构建.该系统在网络基础教育资源的环境下进行了测试,实验表明,本文所实现的层次分类法优于平面分类法,比较适合网络教育资源的分类. 相似文献
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基于模糊分类规则树的文本分类 总被引：2，自引：0，他引：2
针对传统的基于关联规则的文本分类方法在分类文本时需要遍历分类器中的所有规则,分类效率非常低的问题,提出一种基于模糊分类规则树（FCR-tree）的文本分类方法.分类器中的规则以树的形式存储,由于树型结构避免了重复结点的存储,节省了存储空间.模糊分类关联规则与一般分类规则相比,不仅包含了词条信息,还包含了词条出现频度对应的模糊集,所以FCR-tree的构建过程及树的结构不同于一般规则树CR-tree.为降低构建及遍历FCR-tree的难度,采用了构造多棵k-FCR-tree的方法.在搜索规则树时,如果结点中的词条没在待分类文本中出现,则不需要再搜索该结点引导的子树,大大减少了需要匹配的规则的数量.实验表明该方法是可行的,与遍历分类器的分类方法相比,分类效率有了明显提高. 相似文献
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网络教育资源整合的技术观 总被引：16，自引：0，他引：16
网络教育资源种类繁多,形态各异。如何有效整合网络教育资源以使其为教育和教学所用,已经成为远程教育研究领域的一个重要课题。本文从资源的结构形态为出发点,对网络教育资源进行了模式分类;并由此提出在宏观层次上整合网络教育资源的互操作技术。在此基础上,本文对这两类技术及其它相关技术做出进一步的阐述分析。并对网络教育资源的整合趋向进行了展望。 相似文献
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基于数据挖掘的医学图像分类方法研究是多媒体数据挖掘的一个重要组成部分。在分析和总结了现有各种特征提取方法的基础上，提出了基于核密度估计聚类和关联规则的医学图像分类算法和关联规则的医学图像分类器框架。该算法先用核密度估计的聚类算法实现医学图像的聚类，在聚类的结果上提取局部特征，在局部特征上用关联规则实现医学图像的分类。实验结果表明可以较好的提高医学图像分类的准确率。 相似文献
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随着互联网技术飞速发展以及网络教育普及应用,教育成为与大数据非常相关的行业,分析教育大数据将成为优化现代远程教育的重要一环。为对网络学历教育中产生的数据进行分类并提出分析建议,首先探讨了大数据、教育大数据的概念及特征;继而以江南大学网络教育平台数据为依托,立足学习者个体的静态数据和学习过程中产生的动态学习行为数据,以大数据下网络教育模型为依据,将网络教育数据分类为教学资源数据、教育教学管理数据、教与学行为数据、教育教学评估数据,并为数据分析提出建议。 相似文献
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传统的基于规则的分类算法多是采用顺序覆盖技术训练分类规则,这使得训练得到的模型覆盖大量的非目标类实例,分类时效果差.基于规则的两阶段分类算法,能够很好的去除模型覆盖的非目标类实例,分类时能取得比较好的结果.EP在分类大型数据库时能够提高分类效率,eEP(Essential Emerging Patterns)是一种特殊的EP,较EP能够减少分类噪音.本文中我们构造一个新颖的分类算法,基于eEP的两阶段分类方法(即EEPCTP),并使用UCI机器学习库中的10个数据集做实验,实验表明EEPCTP分类法取得了与一些经典的分类算法可比的效率和准确性. 相似文献
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远程教育组织分类的层次与角度研究 总被引：1，自引：0，他引：1
远程教育组织分类研究是远程教育领域的重要课题，它的存在有助于更好地探讨组织的内部运作以及组织／环境间的交互问题。目前，已有的分类存在将组织的多个层次和研究的多个角度相混合的问题，且无法反映出网络时代远程教育组织的新发展。随着网络教育在越来越多的高校中开展，组织的管理模式和组织间的合作形式变得多样化。在国内外已有十几种研究的基础上，从远程教育组织整体层次和研究角度出发，提出分别构建院校层次和合作组织层次的双层网络教育组织分类体系设想。 相似文献