基于云计算的海量数据挖掘算法分析研究     

邢国军  王保勇 《信息系统工程》2015,(3):128

海量数据处理是数据挖掘领域的重要内容,特别是随着数据存储量的剧增,传统的数据挖掘算法在执行速度上受到严峻挑战。云计算技术的应用,迪欧数据挖掘流程给予了优化,特别是在动态资源调度上能够实现高可用性、高虚拟化需求。本文将从云计算环境下并行计算模型及算法入手,来探讨其技术优势。  相似文献   

刍议网络信息聚合服务的版权问题     

王清  唐伶俐 《出版发行研究》2015,(1):74-77

本文结合多个国家或地区关于网络信息聚合服务提供者版权侵权的司法判决,考察网络信息聚合服务与数据库版权、被挖掘文本的独创性认定、超链接侵犯向公众传播权的认定、版权限制或例外的可适用性,并评述相关国际立法或政策趋势.  相似文献   

网络动态数据挖掘模式及其关键技术     

黄晓斌  张兴旺 《图书情报工作》2015,59(10):21

[目的/意义]大数据蕴藏着大知识和大情报,但呈现出价值密度低、分布不规律、价值隐藏深、变化频繁等特征,给数据挖掘工作带来巨大机遇与挑战,有必要探索新的挖掘方式。[方法/过程]以大数据环境下网络动态数据挖掘模式作为切入点,从数据生产方式、生产规模及技术成熟性等维度选择金融管理、新型互联网应用、移动互联网位置服务等应用领域,对其基本特征进行分析,最后以Facebook的动态数据挖掘分析平台为例进行系统说明。[结果/结论]提出应从体系结构、动态数据传输、系统接口、高可用技术及负载均衡等关键技术入手,对系统进行设计与优化。  相似文献   

数据挖掘技术在科技期刊网站中的应用   总被引：1，自引：0，他引：1  

卜延明  范洪涛 《编辑学报》2015,27(3):276-279

基于数据挖掘技术,对科技期刊网站系统中产生的数据进行分析,获取隐藏其中有价值的知识.根据科技期刊的行业特点,以及其信息系统的应用情况,通过整合所得到的相关数据,利用数据挖掘技术,对整合后的数据进行分析,从而在科技期刊经营模式中获取到大量有价值的规律和宝贵的经验.  相似文献   

学习分析：从源起到实践与研究     

吴青  罗儒国 《开放教育研究》2015,(1)

学习分析是“大数据”在教育领域的应用,引发了教育技术发展的第三次浪潮,并获得学术界的广泛关注。本文梳理了学习分析的形成过程,然后从利益相关者、研究目标、研究对象、技术方法四个维度,回顾了近五年来国内外学者在学习分析方面的研究成果,并提出未来发展趋势和可能遇到的挑战,便于相关人员制定教育决策、优化教育管理过程以及完善学习过程。研究结果表明,学习分析研究主题主要涵盖学习者知识建模、学习情绪建模、学习行为特征抽取、学习活动跟踪、学习者建模、学位获取分析、教学资源和教学策略优化、自适应学习系统和个性化学习、在线学习影响因素分析九个方面;分析数据主要来源于集中式学习环境、分布式学习环境以及身体活动数据;常用分析方法包括统计分析、信息可视化、数据挖掘、社会网络分析、话语分析和网站分析。目前,学习分析研究遇到的挑战包括教育数据预处理难度大、数据访问权限不明确、学习分析适用性有限。虽然学习分析尚处于发展初期,但由于能够为教育系统各级决策提供科学参考,已经成为教育信息化的重要内容之一。  相似文献   

数据挖掘技术在孔子学院慕课微视频教学中的应用与意义     

雷莉 《宜宾学院学报》2015,(3):106-112

"慕课"是一种大规模、开放式、网络化、信息化的全新教学模式,微视频教学资源的开发利用是慕课教学的核心和关键。数据挖掘技术能发现海量教育数据中潜在的规律和模式。将这一技术应用于孔子学院慕课微视频教学将极大丰富教学视频资源,创设逼真的语言环境,提升教学质量;满足不同地区学生的学习背景、需要,实现个性化教学,提高学生自主学习能力;缓解教师匮乏现状,实现汉语教学资源的均衡共享。  相似文献   

大数据挖掘:“看见”教育的全过程     

卢秋红 《中小学信息技术教育》2015,(3):8

当前,教育信息化的发展正在向着深度和广度延伸。随着教育信息化的发展,教育教学和管理正在积累海量的数据。这些教育的"大数据"有着丰富的内涵和极高的价值。教育大数据的挖掘和分析,对未来教育的发展具有重要意义。我国教育部"三通两平台"战略的提出,从国家层面对于教育大数据的采集做了重要的战略部署。北京市基础教育公共服务平台的建设正在进行中,形成了"在线教育服务"项目、市区县各级"教育公共服务平台"多元化推进的特点,其指  相似文献   

基于数据挖掘的学生投入模型与学习分析   总被引：1，自引：0，他引：1  

舒忠梅  徐晓东  屈琼斐 《远程教育杂志》2015,(1):39-47

学生投入是高等教育质量和学习成果的重要影响因素,对于高等教育评估与改革具有积极作用,受到了国内外研究者的广泛关注。文章以构建学生投入模型为基础,采用典型相关分析和数据挖掘方法相结合,识别学生投入的相关因素,并对学生学习行为进行分类研究。分析发现学生投入与学生家庭背景、学生入学前特征、学校特征及课程作业之间存在着显著相关关系,不同的学生投入及其学习行为表现有助于加深学校对学生学习行为的了解,更好地研究学习规律的新趋势,为审视高校以生为本、以学为中心的人才培养措施和多元性发展,提供了重要的参考与支持。  相似文献   

Apriori算法在无纸化考试系统中的应用和改进     

黄艺坤 《周口师范学院学报》2015,(2):129-131

通过对数据挖掘技术的研究,笔者使用关联规则中的Apriori算法对无纸化考试系统的数据库进行了分析和挖掘,实现了对Apriori算法的改进和运算.本文的方法通过构建相关高频集,可以对不同分数等级的学生数据进行加权处理,使得高频集中的数据在数据仓库中更加明显,从而令无纸化考试系统更科学地组装试卷.  相似文献   

MOOC本土化的可行性和关注点——基于MOOC平台的大学物理课程混合式教学实践     

门路  王祖源  何博 《现代教育技术》2015,25(1):53-59

在MOOC浪潮冲击中国之际,国内一些知名高校开始进行MOOC本土化尝试。同济大学物理学院普通物理课程老师借助国内MOOC(智慧树)平台,开展了线上、线下混合的课程教学模式研究与实践。结合混合式教学模式试点班在实践过程中所做的工作,分别阐述了混合教学模式试点班教学方式、学习方式、评价方式的具体实现流程。并将基于混合式教学模式试点班实践过程中的相关数据与没有进行MOOC教学模式的普通班的学习情况进行比较,阐述混合式教学模式较传统教学模式的优势之处;思考和总结混合式教学模式实践中存在的问题,以及对怎样有利于学生在MOOC平台中持久有效学习给出相应建议,为今后开展从SPOC到MOOC工作提供依据。  相似文献