本文關(guān)鍵詞：網(wǎng)絡(luò)教學平臺中數(shù)據(jù)挖掘云系統(tǒng)設(shè)計與開發(fā)，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：當前大數(shù)據(jù)時代,各類網(wǎng)絡(luò)教學平臺中,逐步儲存起各類數(shù)據(jù),并且海量地增長著。充分整合利用這些數(shù)據(jù),作為教育決策依據(jù),可提高決策的客觀性、科學性。教育數(shù)據(jù)挖掘云系統(tǒng),則是輔助人們實現(xiàn)這些目標的軟件系統(tǒng),具有重要的研究意義。教育數(shù)據(jù)挖掘云系統(tǒng)跨教育、數(shù)據(jù)、軟件多個領(lǐng)域,目前尚處于起步階段。本文對數(shù)據(jù)挖掘云系統(tǒng)進行設(shè)計開發(fā)的研究與實踐。文章首先通過信息互動系統(tǒng)分析的方法,從信息互動系統(tǒng)的視角對數(shù)據(jù)挖掘在教育中的應(yīng)用模式進行了探討,提出了一個教育數(shù)據(jù)挖掘原理與工程框架,作為本教育數(shù)據(jù)挖掘云系統(tǒng)設(shè)計開發(fā)及應(yīng)用的教育理論基礎(chǔ)。由該框架,結(jié)合軟件需求分層次模型,形成了本系統(tǒng)的軟件需求。算法是教育數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的核心部件,論文在云計算二分類并行SVM算法及單機多分類SVM算法基礎(chǔ)上,提出了一種二叉樹多分類SVM并行計算算法,通過采用UCI標準數(shù)據(jù)集樣本進行了算法實驗,發(fā)現(xiàn)該算法相比單機算法,準確率稍低但在可接受范圍,效率有明顯提高。大規(guī)模復雜系統(tǒng)的開發(fā),系統(tǒng)架構(gòu)是非常重要的部分。論文在分析了云計算架構(gòu)及SOA服務(wù)架構(gòu)策略后,提出了一種在教育數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的基于云的SOA服務(wù)體系架構(gòu)方案,該體系架構(gòu)由表現(xiàn)層、接口服務(wù)層、云計算業(yè)務(wù)邏輯層、云數(shù)據(jù)處理層構(gòu)成。系統(tǒng)開發(fā)實現(xiàn)時,探討了合理的開發(fā)和技術(shù)選擇策略,探討了云計算平臺、數(shù)據(jù)同步、后臺管理、挖掘算法、服務(wù)接口實現(xiàn)等關(guān)鍵技術(shù)的實現(xiàn)。最后該系統(tǒng)在由信息互動系統(tǒng)觀推導的應(yīng)用框架指導下,應(yīng)用于英語語法學習系統(tǒng)、寫作學習社區(qū)、學習績效決策支持分析等三個教學系統(tǒng),檢驗了該系統(tǒng)在網(wǎng)絡(luò)教學平臺中的應(yīng)用成效。發(fā)現(xiàn)該系統(tǒng)能較好與各種教學系統(tǒng)進行數(shù)據(jù)挖掘集成應(yīng)用、能對云環(huán)境下的教育數(shù)據(jù)進行有效的支持向量分類挖掘,能為教育數(shù)據(jù)挖掘提供有效的使用平臺及集成模塊。
【關(guān)鍵詞】：教育數(shù)據(jù)挖掘 支持向量機 SVM 云計算 SOA
【學位授予單位】：江西師范大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：G434
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-14
• 第1章 緒論14-23
• 1.1. 課題提出14
• 1.2. 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀14-17
• 1.2.1. 教育數(shù)據(jù)挖掘研究現(xiàn)狀14-15
• 1.2.2. 支持向量機及在教育中應(yīng)用研究現(xiàn)狀15-16
• 1.2.3. 教育數(shù)據(jù)挖掘體系架構(gòu)研究現(xiàn)狀16-17
• 1.3. 相關(guān)理論基礎(chǔ)17-21
• 1.3.1. 學習環(huán)境理論17-18
• 1.3.2. 信息互動系統(tǒng)觀18-19
• 1.3.3. 支持向量機原理與算法19-20
• 1.3.4. 云計算技術(shù)20-21
• 1.4. 研究方法21
• 1.5. 研究內(nèi)容21-23
• 第2章 數(shù)據(jù)挖掘在網(wǎng)絡(luò)教學系統(tǒng)中的應(yīng)用探討23-33
• 2.1. 信息互動系統(tǒng)視角下的教育數(shù)據(jù)挖掘23
• 2.2. 數(shù)據(jù)挖掘在教育中的功能：學習和教學規(guī)則發(fā)現(xiàn)與預測23-24
• 2.3. 教育數(shù)據(jù)挖掘的要素及關(guān)系24-28
• 2.3.1. 數(shù)據(jù)挖掘與學習者25-26
• 2.3.2. 數(shù)據(jù)挖掘與教學者26
• 2.3.3. 數(shù)據(jù)挖掘與教學內(nèi)容26-27
• 2.3.4. 數(shù)據(jù)挖掘與教學媒體27
• 2.3.5. 數(shù)據(jù)挖掘與教學方法27-28
• 2.3.6. 數(shù)據(jù)挖掘與學習互動28
• 2.4. 教育數(shù)據(jù)挖掘的過程及狀態(tài)28
• 2.5. 教育數(shù)據(jù)挖掘工程28-29
• 2.6. 教育數(shù)據(jù)挖掘云系統(tǒng)的需求29-33
• 第3章 教育數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)中多分類SVM并行計算算法研究33-41
• 3.1. 多分類SVM并行計算算法的相關(guān)基礎(chǔ)33-36
• 3.1.1. 云計算框架MapReduce33-34
• 3.1.2. SVM并行化計算方法34-35
• 3.1.3. SVM多分類實現(xiàn)的方法35-36
• 3.2. 多分類SVM并行計算算法的實現(xiàn)36-37
• 3.3. 算法實驗37-41
• 3.3.1. 實驗?zāi)康?/span>37
• 3.3.2. 實驗準備37-39
• 3.3.3. 實驗過程39-40
• 3.3.4. 結(jié)果與討論40-41
• 第4章 教育數(shù)據(jù)挖掘云服務(wù)體系架構(gòu)設(shè)計41-49
• 4.1. 相關(guān)架構(gòu)策略的分析41-43
• 4.1.1.“云端”教育數(shù)據(jù)挖掘架構(gòu)41-43
• 4.1.2. 數(shù)據(jù)挖掘的SOA服務(wù)體系架構(gòu)43
• 4.2. 教育數(shù)據(jù)挖掘云SOA服務(wù)體系架構(gòu)設(shè)計43-44
• 4.3. 體系架構(gòu)各層詳細設(shè)計44-49
• 4.3.1. 表現(xiàn)層(Presentation)44-45
• 4.3.2. 接.服務(wù)層(Services)45-46
• 4.3.3. 業(yè)務(wù)邏輯層(Business)46-47
• 4.3.4. 數(shù)據(jù)層(Data)47-49
• 第5章 教育數(shù)據(jù)挖掘云系統(tǒng)開發(fā)實現(xiàn)49-64
• 5.1. 開發(fā)框架49-52
• 5.1.1. 技術(shù)及工具的選擇49-50
• 5.1.2. 代碼組織結(jié)構(gòu)50-52
• 5.2. 關(guān)鍵技術(shù)實現(xiàn)52-54
• 5.2.1. 云服務(wù)器的虛擬化及集群52
• 5.2.2. 云數(shù)據(jù)同步組件實現(xiàn)52
• 5.2.3. 多分類SVM并行算法實現(xiàn)52-53
• 5.2.4. 挖掘管理后臺實現(xiàn)53
• 5.2.5. 挖掘助手HtmlHelper實現(xiàn)53
• 5.2.6. SOA服務(wù)接.的實現(xiàn)53-54
• 5.3. 所實現(xiàn)的教育數(shù)據(jù)挖掘云系統(tǒng)介紹54-64
• 5.3.1. 云平臺管理54-55
• 5.3.2. 云數(shù)據(jù)同步管理55
• 5.3.3. 教育數(shù)據(jù)挖掘云管理后臺55-60
• 5.3.4. SOA服務(wù)接60-63
• 5.3.5. MVC挖掘助手(DataMiningHelper)63-64
• 第6章 教育數(shù)據(jù)挖掘云系統(tǒng)應(yīng)用與成效檢驗64-79
• 6.1. 教育數(shù)據(jù)云挖掘系統(tǒng)在網(wǎng)絡(luò)教學平臺中的應(yīng)用框架64-65
• 6.2. 英語語法引導式數(shù)據(jù)驅(qū)動學習平臺的數(shù)據(jù)挖掘云應(yīng)用65-70
• 6.2.1. 英語語法引導式數(shù)據(jù)驅(qū)動學習平臺介紹65-66
• 6.2.2. 教育數(shù)據(jù)挖掘云系統(tǒng)在英語語法系統(tǒng)的應(yīng)用66-68
• 6.2.3. 應(yīng)用實例68-70
• 6.3. 英語寫作學習社區(qū)網(wǎng)絡(luò)平臺的數(shù)據(jù)挖掘云應(yīng)用70-73
• 6.3.1. 英語寫作學習社區(qū)網(wǎng)絡(luò)平臺介紹70
• 6.3.2. 教育數(shù)據(jù)挖掘云系統(tǒng)在英語寫作社區(qū)的應(yīng)用70-72
• 6.3.3. 應(yīng)用實例72-73
• 6.4. 學習績效教育決策分析數(shù)據(jù)挖掘云應(yīng)用73-79
• 6.4.1. 學習績效數(shù)據(jù)倉庫73-74
• 6.4.2. 學習績效數(shù)據(jù)挖掘教育決策分析框架74-76
• 6.4.3. 挖掘?qū)嵗?/span>76-79
• 第7章 結(jié)語與展望79-82
• 7.1. 論文總結(jié)79
• 7.2. 研究價值及創(chuàng)新之處79-80
• 7.3. 研究的不足80
• 7.4. 研究展望80-82
• 參考文獻82-85
• 附錄 部分關(guān)鍵代碼85-100
• 致謝100-101
• 在讀期間公開發(fā)表論文（著）及科研情況101

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