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1、隨著學(xué)習(xí)終生化,個(gè)性化的需要,通過(guò)Internet學(xué)習(xí)成為主要方式,但目前的Web教育方式大多只是大量知識(shí)的展示,無(wú)法根據(jù)學(xué)習(xí)者的差異提供個(gè)性化的服務(wù)內(nèi)容。本文就是基于此,進(jìn)行Web教學(xué)系統(tǒng)的模型設(shè)計(jì)。本文以個(gè)性化遠(yuǎn)程教學(xué)系統(tǒng)的建立為背景,Web挖掘技術(shù)在其中的應(yīng)用為主線,從Web日志挖掘與Web內(nèi)容挖掘兩大角度對(duì)Web挖掘技術(shù)的應(yīng)用作了較為詳盡的研究。針對(duì)Web日志挖掘與內(nèi)容挖掘的特點(diǎn)與聯(lián)系并結(jié)合站點(diǎn)結(jié)構(gòu),對(duì)現(xiàn)有的一些Web挖掘方法做
2、了一定的改進(jìn),并分析了一種基于內(nèi)容挖掘的Web網(wǎng)頁(yè)推薦方法,同時(shí)提出將Web日志挖掘與內(nèi)容挖掘有機(jī)結(jié)合的一些新型策略,對(duì)于有效發(fā)現(xiàn)用戶(hù)興趣模型,提高推薦頁(yè)面準(zhǔn)確率,從而提高遠(yuǎn)程教學(xué)系統(tǒng)用戶(hù)的學(xué)習(xí)興趣及學(xué)習(xí)效率將起到更加積極的作用。主要工作如下:(1)總結(jié)探討了Web日志預(yù)處理的經(jīng)典方法與步驟。(2)在內(nèi)容挖掘方面,用網(wǎng)頁(yè)文本分析的方法將用戶(hù)的瀏覽行為轉(zhuǎn)化為以特征詞匯做元素的特征向量,從而使得挖掘出的用戶(hù)興趣更為具體,易于理解。(3)運(yùn)用
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