目的為了利用大數(shù)據(jù)技術(shù),通過智能體驗系統(tǒng)設(shè)計,推動智能教育產(chǎn)品乃至大數(shù)據(jù)應(yīng)用場景的變革。方法首先對大數(shù)據(jù)智能系統(tǒng)在教育系統(tǒng)中的作用,以及大數(shù)據(jù)智能系統(tǒng)的發(fā)展現(xiàn)狀進(jìn)行了綜述,其次針對智能手環(huán)、攝像頭、成績系統(tǒng)等通道采集的大數(shù)據(jù),進(jìn)行數(shù)據(jù)優(yōu)化和分流處理,將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為智能系統(tǒng)可用的數(shù)據(jù)類型,最后利用用戶體驗角色構(gòu)建方法,確定各利益相關(guān)方的用戶角色,包括各角色的共同需求和特征需求。結(jié)果根據(jù)用戶角色和角色需求構(gòu)建了針對共同需求的大數(shù)據(jù)智能輿情分析系統(tǒng),以及滿足各角色特征需求的大數(shù)據(jù)智能交互體驗系統(tǒng)。結(jié)論研究對于拓展大數(shù)據(jù)智能產(chǎn)品在教育領(lǐng)域的應(yīng)用場景,提升智能產(chǎn)品的用戶體驗水平,妥善處理教育安全問題和突發(fā)事件,都具有重要的理論和現(xiàn)實意義。 

【文章來源】：包裝工程. 2020,41(02)北大核心

【文章頁數(shù)】：7 頁

【部分圖文】：

大數(shù)據(jù)智能分流和優(yōu)化框架

對于數(shù)據(jù)的來源，新聞、網(wǎng)絡(luò)社交平臺和自媒體是目前大數(shù)據(jù)最常用的數(shù)據(jù)源。在這些平臺中蘊含著大量關(guān)于位置信息、時間信息、圖像視頻和文本意見等內(nèi)容�，F(xiàn)在已經(jīng)有一系列研究或產(chǎn)品利用了視覺可視化技術(shù)，幫助用戶在大數(shù)據(jù)中獲取關(guān)鍵信息。如Themeriver可以通過堆棧圖的顯示形式從新聞庫中檢索到相關(guān)主題[8],Blogpulse能夠抽取網(wǎng)絡(luò)評論中的關(guān)鍵語義，從而總結(jié)并獲得基于網(wǎng)絡(luò)信息的流行趨勢[9]。還有應(yīng)用通過從網(wǎng)絡(luò)社交平臺獲取用戶評論數(shù)據(jù)，有針對性地生成情景報告[10]，以及利用社交媒體分析系統(tǒng)（Social Media Analysis System）對突發(fā)重大事件的群眾輿論意見進(jìn)行實時跟蹤。大數(shù)據(jù)智能交互系統(tǒng)見圖1。如針對2011年8月23日下午在Mineral發(fā)生的5.8級地震的輿情分析[11]，如圖1a，可以看到，當(dāng)?shù)卣鸢l(fā)生時，Twitter用戶發(fā)布了超過40 000條地震相關(guān)的評論，互相傳遞他們在美國東海岸感受到的地震信息，可以直觀地從系統(tǒng)界面中看到地震信息密集度最高的地區(qū)，以及地區(qū)間的評論主題差異。以上研究大部分都集中在對歷史或者當(dāng)前數(shù)據(jù)的總結(jié)和監(jiān)測上，但顯然這是不夠的。對未來的預(yù)測，也是大數(shù)據(jù)的一個重要應(yīng)用領(lǐng)域[12]�，F(xiàn)在也有一系列研究集中在針對某個重要事件的趨勢分析上。趨勢分析有多種方法。其中一種方法為利用可視化方法對與目標(biāo)事件相關(guān)的信息進(jìn)行宏觀視角的可視化組織，從而進(jìn)行趨勢判斷。如Itoh等人從橫跨六年的博客記錄中獲取各媒體平臺的數(shù)據(jù)對比，如圖1b。類似的還有Krstajic等人設(shè)計的StoryTracker系統(tǒng)，主要通過監(jiān)控Europe Media Monitor(EMM）新聞群中的信息，將主要新聞標(biāo)題信息和時間流進(jìn)行可視化組織，形成按重要性排序的一系列彩色條目，從而輔助用戶對重要的新聞流進(jìn)行跟蹤和追溯，如圖1c[13]。Sakaki等人提出了一個根據(jù)社交媒體上的評論信息進(jìn)行地震災(zāi)難警報的系統(tǒng)（Earthquake Reporting System），可以通過計算Twitter上出現(xiàn)的評論消息間隔的時間和GPS位置間隔，來計算震中發(fā)生的時間和位置[14]，如圖1d。Asur等人根據(jù)Twitter上超過300萬條文字信息，構(gòu)建了一個統(tǒng)計學(xué)模型，目的在于通過社交媒體數(shù)據(jù)預(yù)測電影票房收入，最終獲得了比好萊塢證券交易所還準(zhǔn)確的結(jié)果[15]。

用戶角色形象

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號：3380495