隨著互聯(lián)網(wǎng)的高速增長,越來越多的網(wǎng)絡(luò)教育平臺(tái)隨之增長,在線教育平臺(tái)的使用極大地方便了學(xué)生的學(xué)習(xí)和老師的管理,鼎新了教育理念和教育思維,但如何在教學(xué)平臺(tái)中做好個(gè)性化推薦、提高學(xué)生學(xué)習(xí)效率依然是個(gè)值得研究的問題。面對(duì)教育平臺(tái)中數(shù)據(jù)的種類和存在方式多種多樣,本文在基于大數(shù)據(jù)的高效組織與處理技術(shù)的基礎(chǔ)上,提出了異構(gòu)多源數(shù)據(jù)的組織與處理,通過異構(gòu)數(shù)據(jù)自動(dòng)收集、異構(gòu)數(shù)據(jù)融合技術(shù)和異構(gòu)數(shù)據(jù)校驗(yàn)技術(shù),建立了異構(gòu)多源的動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)模型。通過分析學(xué)科知識(shí)圖譜中的關(guān)聯(lián)關(guān)系,本文提出了知識(shí)點(diǎn)度量值和節(jié)點(diǎn)的度量值的方法,并由此得到知識(shí)點(diǎn)重要性排序算法,為基于知識(shí)圖譜的推薦系統(tǒng)研究打下基礎(chǔ)。鑒于傳統(tǒng)的推薦算法在教育平臺(tái)中做習(xí)題推薦推薦的效率低,算法難以實(shí)現(xiàn),推薦不準(zhǔn)確和習(xí)題特征不容易提取等問題,本文提出了基于知識(shí)圖譜的習(xí)題推薦算法,根據(jù)課程內(nèi)容的不同,得到不同的學(xué)科知識(shí)圖譜,結(jié)合本文提出的知識(shí)點(diǎn)重要性排序算法,計(jì)算出知識(shí)點(diǎn)重要性排序序列。在教育平臺(tái)中的新用戶可以直接使用知識(shí)點(diǎn)重要性排序算法得到推薦列表進(jìn)行習(xí)題推薦,對(duì)于已有數(shù)據(jù)記錄的用戶可根據(jù)已構(gòu)建的用戶行為記錄庫,得到基于學(xué)生本身的正確習(xí)題序列、總習(xí)題序列以及知識(shí)點(diǎn)... 

【文章來源】：浙江工商大學(xué)浙江省

【文章頁數(shù)】：74 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

基于多卷服務(wù)器的塊級(jí)別云存儲(chǔ)子系統(tǒng)架構(gòu)圖

16替代卷服務(wù)器的連接。當(dāng)系統(tǒng)擁有了多臺(tái)卷服務(wù)器時(shí)，為了盡可能有效地均分各卷服務(wù)器I/O負(fù)載以提高系統(tǒng)的總吞吐量，本文采用連接均分策略，即在收到客戶端存儲(chǔ)設(shè)備請(qǐng)求時(shí)，根據(jù)每臺(tái)卷服務(wù)器上已經(jīng)建立的iSCSI連接數(shù)，選擇連接數(shù)最少的一臺(tái)創(chuàng)建iSCSI連接。這種策略簡單易實(shí)現(xiàn)，且當(dāng)每臺(tái)卷服務(wù)器性能接近時(shí)，采用連接均分策略可以達(dá)到較高的總I/O性能。2.1.3大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)查詢處理技術(shù)本文采取的大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)查詢技術(shù)，是基于副本選擇的一種技術(shù)，主要包含兩個(gè)重要部分，基于副本選擇的大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)查詢處理并行調(diào)度方法、查詢代價(jià)模型評(píng)估，按照表的數(shù)量不同把查詢分為兩類，單表和多表查詢。對(duì)于單表查詢，可以將單表查詢問題變換成多副本檢索的優(yōu)化問題，此時(shí)可以應(yīng)用最大流方法來選擇執(zhí)行節(jié)點(diǎn)和副本，而對(duì)于多表查詢，可以依據(jù)Impala查詢處理代價(jià)模型，轉(zhuǎn)化為搜索近似最優(yōu)的調(diào)度問題。如圖2.3所示是基于副本選擇類型的大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)查詢處理流程簡圖。圖2.3基于副本選擇類型的大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)查詢處理流程當(dāng)用戶提交查詢請(qǐng)求時(shí)候，系統(tǒng)需要對(duì)用戶提交的查詢請(qǐng)求進(jìn)行解析，產(chǎn)生相應(yīng)的查詢計(jì)劃，再結(jié)合本文中的調(diào)度方法去完成查詢處理，所有程序運(yùn)行完成后，返回查詢結(jié)果。并行調(diào)度方法依賴于查詢處理代價(jià)模型和集群信息。相比較于一直發(fā)送網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求，獲得相應(yīng)的卷服務(wù)器負(fù)載信息的方法，本文提出的算法可以大大的減少網(wǎng)絡(luò)的負(fù)載和傳輸?shù)呢?fù)荷，并節(jié)省了運(yùn)行的時(shí)間。因?yàn)樨?fù)載的情況不同，每一個(gè)負(fù)載的節(jié)點(diǎn)處理同一個(gè)任務(wù)的時(shí)間都不相同，所以本文提出的方

18圖2.4規(guī)則學(xué)習(xí)過程基于本體的信息匯總在很多領(lǐng)域都有極大的應(yīng)用，比如生物信息學(xué)、醫(yī)學(xué)等領(lǐng)域中�；诒倔w的Web信息匯總的優(yōu)點(diǎn)在于，匯總的內(nèi)容和本體之間有一定的關(guān)聯(lián)關(guān)系，所以匯總的結(jié)果是一種本體的表述，根據(jù)本體之間的關(guān)系可以獲得匯總內(nèi)容之間的關(guān)系�；诒倔w的信息匯總系統(tǒng)流程簡圖如圖2.5所示。圖2.5基于本體的信息匯總本體建立完成后，如何對(duì)本體的OWL[49]文件進(jìn)行提取，是構(gòu)建本體關(guān)系和概念描述的重要過程，并能夠及時(shí)將這些概念、關(guān)系和層級(jí)結(jié)構(gòu)提取出來，存放到特定的數(shù)據(jù)庫中。對(duì)于Web信息匯總的整個(gè)流程來說，篩選無效信息是流程的基礎(chǔ)部分也是最主要部分，篩選效果將會(huì)影響到信息匯總的效果，基于本體的Web信息抽取過程如圖2.6所示。圖2.6基于本體的Web信息抽取流程圖基于規(guī)則、基于本體的Web信息匯總方法與基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法，都有其本身特性相關(guān)的獨(dú)特優(yōu)缺點(diǎn)，可以根據(jù)抽取信息的類型不同、規(guī)模不同、異構(gòu)的程度的不同，選擇合適的方法來進(jìn)行信息匯總。

【參考文獻(xiàn)】：
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本文編號(hào)：3029237