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[期刊] 开放教育研究
[作者]
胡艺龄 顾小清 赵春
在日趋精密数字技术条件下,学习模式已通过互联网、社会化媒体实现数字化。海量的学习信息以数据的形式蕴含着学习者的隐性行为特征。文章从数据挖掘与领域应用、学习行为及行为分析、网络行为分析模型三个角度对在线学习行为可能的应用方向进行综述研究,探讨学习者的在线学习行为的建模机制,建立了数据、机制、结果三层次模型,并从网络挖掘的角度对学习数据进行模式分类与解析。
[期刊] 中国远程教育
[作者]
徐鹏飞 郑勤华 陈耀华 陈丽
近五年网络教育的变革和深度学习等人工智能技术的飞速发展给学习者模型的研究和应用带来了新的机遇和挑战。目前,教学数据中蕴含的大量价值亟待挖掘,而实践中绝大部分教学环境对学习者的理解、状态跟踪和自适应性仍处于初级阶段。如何从数据中建立学习者模型、如何在教学环境中设计和使用学习者模型是下一阶段教育变革的核心技术问题。为此,本文从知识状态模型、认知行为模型、情感模型和综合模型四个类别分别阐述了具有代表性的学习者模型及其主要应用场景。研究认为,深度学习未来将在学习者模型的研究和实践中扮演重要角色,而基于各种学习者数据对学生进行全面而综合性建模的综合模型应用是大势所趋。
[期刊] 物流技术
[作者]
魏忠 乐玥
电商平台上存在大量的物流数据评价信息，然而，个人语言表达中存在或多或少的差异，导致主题分类词并不能很好的聚类，为商家与消费者提供决策信息。因此，提出了一种基于LDA(Latent Dirichlet Allocation)主题模型的同义主题合并的文本分类方法对在线评价进行物流主题挖掘，寻找其中更深层次的决策信息。首先，采用python3.9爬取某电商平台生鲜类、食品类、电器类、个护类、日用类及服务类产品的在线评论数据。运用TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)分词方法对数据集进行分词处理，获得特征词及其概率分布，利用物流行业同义词库进行特征词的同义替换，并进行概率重整合，最后进行LDA主题模型分析以及可视化分析。在数据实证算例分析中发现，在六大类的商品中，消费者对于物流的要求并不相同，商家可根据在线评论的主题挖掘结果进行物流企业的选择以满足消费者需求，物流企业也可依据此进行自身服务质量的提升。
[期刊] 经济师
[作者]
汤飞飞
在大数据背景下,高职院校《网络营销》课程的开展可以应用新型的智能在线学习行为数据挖掘模式。文章首先分析了高职《网络营销》师生智能在线学习行为数据挖掘模式的内涵,其次分析了该模式的结构及内容,再次总结了该模式的应用及反馈,最后指出了提升该模式效用的策略,以期促进高职《网络营销》课程的教学发展。
关键词：
大数据 高职 智能在线学习 网络营销
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
潘有能
XML是一种数据组织的标准,将XML应用于数据挖掘建模中可以在不同的数据挖掘工具之间或数据挖掘工具和其他应用系统之间实现模型交换和数据交流。本文对预言模型标记语言(PMML)进行了讨论,并给出了它在具体数据挖掘工具中的应用实例。
关键词：
预言模型标记语言 数据挖掘 XML
[期刊] 软科学
[作者]
李金海 何有世
通过将研究分解成三个子任务,对网络数据从运用PageRank与TrustRank剔除作弊网页开始;借助结合网页间主题相关度、时间差以及在线评论比例的权重的TC-PageRank算法,提炼与产品主题高度相关并包含大量在线评论数据的网页集;最后考虑了网页与产品主题的相似度以及网页的链接增幅对网页权威性的影响,运用改进的HITS算法,确定在线评论分析数据来源的权威网页集;而基于MapReduce的矩阵分块运算,降低了算法时空的复杂度。并通过仿真实验验证了该方法的可行性与准确性。
[期刊] 中国远程教育
[作者]
魏顺平
Moodle开源教学平台已在我国教育领域得到了广泛应用,有许多围绕Moodle平台的应用研究。然而,Moodle平台强大的日志功能尚未引起关注,很少有人利用这些丰富的日志信息开展数据挖掘研究。为推动Moodle平台更深层次应用,本文借鉴国外相关成果开展Moodle平台数据挖掘研究,通过常规统计方法、可视化方法、聚类方法、社会网络分析等方法,对网络学习平台的日志和交互论坛数据进行数据挖掘,揭示出某一网络培训班在线学习过程中师生活动的总体情况,发现学生的模块访问偏好和学习时间偏好,分析得出师生交互网络的结构特点。这些挖掘结果可为评估网络培训开展情况、优化学习支持服务等提供参考。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
何胜 冯新翎 武群辉 熊太纯 李仁璞
[目的 /意义]大数据背景下,如何构建合适的用户行为模型并基于海量的行为日志数据提供个性化服务,是当前图书馆大数据应用落地迫切需要解决的问题。[方法 /过程]首先分析用户行为模型构建的研究现状及存在的困境,接着密切结合大数据背景下个性化服务的特征,针对性提出基于本体的高校图书馆用户行为模型的构建策略和构建方法,并设计一种利用用户日志库提取用户显性兴趣和隐性需求本体的个性化服务方案,最后给出基于流行的Hadoop大数据分析平台和MapReduce计算框架的图书馆个性化服务的应用案例。[结果/结论]基于本体构
[期刊] 图书情报知识
[作者]
陈春颖 熊拥军
针对图书馆读者借阅事务中存在的序列特征,提出一种基于序列模式挖掘的读者借阅行为分析方法,其思想是通过将借阅事务转化为序列数据库,基于PrefixSpan算法来识别读者借阅行为序列模式。以某高校图书馆读者借阅事务数据为例,通过序列模式挖掘实验表明,此方法可有效获取读者借阅行为的时序规律,其结果在图书馆信息服务中具有一定的应用价值。
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
王江 郝敏霞
项目后评价报告包含了大量的容易被忽视的隐性经验知识,是组织学习的重要知识来源。提出了一种基于LDA主题挖掘模型的经验学习方法,运用该方法,以环境影响后评价报告为数据来源,R语言作为分析工具,对隐含在项目环境影响后评价报告中的关键经验知识进行挖掘和分析;通过对重要主题进行筛选来明确样本所讨论的内容,对文档分类以明确样本每篇文档中所重点研究的内容,发现不同文档间的相似点;通过关键主题词分析,得出6条解决环境问题的重要经验知识,即预先制定全面的应急措施、从根源入手解决环境问题、实时关注作业区动态、从项目设备入手降低环境影响、重视沟通、考虑位置因素等;通过绘制主题关系网络图,不仅可以清楚主题间的关系,进一步可以得出隐含类环境经验知识主要来源于与"事故"相关的事件和项目本身。
[期刊] 中国远程教育
[作者]
胡祖辉 施佺
网络对于学生的学习既有正面作用,又有负面作用。为了制定合理、有效的网络管理措施,本研究以学生上网数据和学生成绩数据为研究对象,采用决策树、关联规则、逻辑回归三种数据挖掘方法对学生上网行为相关属性与学生学习质量之间的关系进行了研究。研究结果表明,学生上网行为的相关属性如"上网时长""入流量""出流量""总流量""上网次数"等均对学生的学习质量有不同程度的影响,且均呈现负相关关系。其中,"上网时长"是影响学习质量的主要因素,可以根据数据挖掘发现的关键数据节点,制定相应的网络管理措施限制学生过度上网。三种数据挖
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
王昕天 汪雷
文章利用网络爬虫软件抽取携程网在线旅游文本内容,利用内容分析法对所得样本进行热词分析、共词分析和长尾分析,获得游客在线旅游情报决策的一系列行为规律。实证研究结果表明游客在线旅游决策中对景点的感知强于对地域的感知,对地域的感知强于对旅游方式的感知;旅游服务提供商需要加大对小众旅游产品的开发,避免同质化竞争;旅游服务体验反馈已经成为游客在线旅游决策的重要依据。
关键词：
在线旅游 文本挖掘 情报分析
[期刊] 中国职业技术教育
[作者]
吴华君 何聚厚 陈其铁 韩广欣
课程质量是影响高职院校学生在线学习质量的重要因素。已有研究多聚焦于具体课程建设的实践研究或调查分析,存在研究系统性、针对性和推广性不足,以及缺乏实证基础等问题。基于137门高职在线精品课程共92 922条学习者评价内容的深度分析,在情感分析、词云分析、关键词社会网络分析和LDA主题挖掘基础上,对学习者课程学习负性评价进行主题提取。研究发现,学习者整体课程学习体验正向评价远高于负性评价,且在负性评价中理工类课程高于文科类课程;学习者对课程的负性评价主要聚焦于教师教学能力、课程考核评价、课程内容设计、技术平台功能和学习资源质量等方面,研究针对上述结论提出职业教育在线精品课程的优化建议。
[期刊] 经济地理
[作者]
毛太田 吴宇豪 黄文佳
文章利用LDA主题识别与SonwNLP情感分析方法，对我国5个民族自治区的博物馆的游客在线评论进行了主题提取与情感分析。结论表明：(1)游客对民族博物馆的情感整体是积极的，对民族博物馆的认可度和满意度较高，其最关注的是民族博物馆展品蕴含的地方历史文化，并对“楼兰美女”“恐龙”等关注度较高。(2)根据高频词分析结果，5家民族博物馆参观游客有效评论数量从高至低依次为新疆维吾尔自治区博物馆、内蒙古博物院、宁夏回族自治区博物馆、西藏博物馆和广西壮族自治区博物馆。(3)游客热评主题聚焦于馆藏的社会教育功能、民族历史文化和地域特色认知、馆藏陈列和场馆服务。研究认为，可以通过提升博物馆藏品品质、推进藏品资源数字化建设；提升展品陈列水平、优化讲解服务；提升现场服务技能与管理运营水平；促进博物馆和高校教育融合与共同建设；加强宣传等路径，综合提升民族博物馆管理运营和公益文化服务能力。
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