语义web数据挖掘在电子教学上的实施.pdf

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1、2014年9月太原大学学报Sept．2014第15卷第3期总第59期JournalofTaiyuanUniversityVo1．15No．3SumNo．59文章编号：1671—5977(2014)03—0127—04语义web数据挖掘在电子教学上的实施杨立波，李新宇(1．太原学院计算机工程系，山西太原030032；2．山西省工业管理学校，山西太原030012)摘要：语义web是web2．0时代计算机对网络发展做出的定义，是自动语义处理用户的数据，以帮助用户使用，同时提供个性化的服务。web数据挖掘是数据挖掘的一个应用，利用数据挖掘技术从网络文档中抽取并且发现信息，着重从we

2、b日志和数据中发现模式。语义结构可以通过web挖掘发现的模式或关系来构建，通过结合两个应用程序。实现语义web挖掘。在电子教学中的web挖掘应用，已成为一个教育的基本组件。关键词：语义web；web挖掘；电子教学中图分类号：TP311文献标识码：A0引言动化的同时，根据用户兴趣实现个性化和数据可视随着互联网用户的不断增加，web页面和web化。这样的普及也带来了功能性和自身可用性。使服务越来越受欢迎。近十几年来在线门户网站、电得在电子商务、电子政务、电子学习领域中web变子学习、电子政务、电子商务成为网络热门。为了能得普遍。考虑到电子商务、电子政务中这样的应用提供更好的服务

3、质量和个性化服务，门户网站都要是不难实现的，而应用在电子学习中将会使教育领有一个语义结构和智能逻辑。它们是通过结合两个域中的专家体会从未有的，不同于现实生活中的面学科实现的：语义web和web挖掘。目前，web挖掘对面的互动。和语义web在web中被广泛研究，因为它们都被寻在传统教育的情况下，教育者应当了解每个学生址，所以这两个学科可以同时被使用，并彼此履行理的情况，还应当努力提高学生的学习方法，就是让他论或以自动化的方式检查大量数据，同时挖掘数据，或她更成功。在电子教学中如果要实现这一个性化发现和获取有意义的结果⋯。通过对教育目的的的需要，应该有相应的一些技术让网络用户依

4、据他们语义web挖掘的应用，特别是在远程教学和课程管的兴趣来进行个性化的配置。智能web代理或电子理中，语义web挖掘可以作为对传统教育和远程学学习服务可以用来构建教育领域的语义学习机制。习的支持技术，二者都可以使用语义web挖掘来获在提供个性化的电子学习中，已经提出了将内取知识。在当前的电子学习门户和课程管理系统容组织成独立的单元，成为学习对象(LO)，并可以中，可以通过语义web服务和语义web代理，发现动态地结合建立个性化的学习门户网站。学习对象学生的学习模式和个性化需求。在早期的研究中，被定义为在技术支持的学习期间中的任何实体、数给出web挖掘的一个简要的解释，语义

5、web挖掘和字或非数字。学习对象元数据(LearningObject他们在教育系统的应用实例。在这项研究中，可以Metadata)是由IEEE组织定义并命名的，称为一种体现出电子学习的优势和劣势。尽管如此，语义元数据实例，主要是针对于学习对象而言的，它描述web挖掘依然被认为是网上学习的重要部分。了学习对象的相关特性。在IEEE学习技术标准万维网的开发是一个人类知识库，允许在远程中，学习对象元数据还包括教学属性，如：教学或交站点的合作者分享他们的想法和一个共同的项目数互方式、年级、掌握水平和先决条件。对于任何给定据的各个方面。web2．0通过web服务实现自动化，的学习对象

6、都有可能有超过一组以上的学习对象元它背后有一个语义结构。在通过web服务实现自数据。国际上建立有IMS全球学习联盟，不断尝试收稿日期：2014-03-05作者简介：杨立波(1979一)，男，山西太原人，太原学院计算机工程系副教授，研究方向：数据挖掘、人工智能。·127·改善IEEELOM的早期版本，并支持早期的数据模志，web内容和web结构中。因此，它是“识别有效型草案作为IMS学习资源元数据规范的一部分。的非平凡的过程，以前未知的、潜在有用的模式”。在IMSLRM第三版中，IMS数据模型和IEEEXML在给出的定义，WM有三种不同类型的分析规格：作为基础结构，IMSLR

7、M还提供了一个实现导向和web使用挖掘(WVM)、web内容挖掘(WCM)和web一个XSL(从IMSLRMXML迁移到IEEELOW结构挖掘(WSM)。VM电子学习的具体分析类型是XML)。一些学者使用本体来描述LO内容模型的WVM和WCM。规范化，而另外一些学者使用XML来描述LO的内随着web挖掘的深入，从电子商务应用到电子容模型。本体基于人工智能和语义web构建了互学习应用的分析，web挖掘是“试图从在线网站的内联网的架构，并通过资源描述框架(RDF)和XML容中”得到有用的知识，从互联网中提取用户感兴(万