【摘 要】
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该文中,我们首先分析了传统的基于Web的远程教育环境的优点和缺点.接着我们讨论了Data Mining & Web Mining技术的发展背景、知识发现的过程和步骤、典型数据挖掘系统结构,以
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该文中,我们首先分析了传统的基于Web的远程教育环境的优点和缺点.接着我们讨论了Data Mining & Web Mining技术的发展背景、知识发现的过程和步骤、典型数据挖掘系统结构,以及Data Mining的分析方法和Web Mining技术.然后,在分析传统的基于Web的远程教学模型的优缺点的基础上,并考虑到数字化学习的特点,运用Web Mining技术,我们构建了一个基于Web Mining的e-Learning系统模型WMeL,它具有智能化和个性化的特点,能做到按需学习,因材施教.相对传统的基于Web的远程教育模型,WmeL增加了一个Web挖掘器和一个学习推荐器,而且我们将数据库明显区分为学员库和资源库,并考虑到在学习内容推荐的时候引入专家的经验及领域知识.随后,在WMeL模型的基础上,我们给出了Web挖掘器的结构与一般的实现算法,并讨论了一些实现算法的改进.最后,我们利用改进了的BP算法——BP-SA算法,设计和实现了模型中的学习推荐器,并做了相关的验证性试验,验证了学习推荐器的有效性.
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