宗小忠

摘要：提出一個智能網(wǎng)絡(luò)課程系統(tǒng)模型，采用B/S結(jié)構(gòu)，系統(tǒng)的智能核心是智能預(yù)測推薦系統(tǒng)。該模型采用了離線部分挖掘與在線部分挖掘相分離思路，重點論述了基于Web挖掘的智能網(wǎng)絡(luò)課程系統(tǒng)模型的體系結(jié)構(gòu)，并對算法進行了驗證分析。

關(guān)鍵詞：Web挖掘；Web日志；關(guān)聯(lián)規(guī)則；數(shù)據(jù)預(yù)處理

中圖分類號：TP311 文獻標(biāo)識碼：A 文章編號：1009-3044（2017）30-0027-02

Research and Application of Web Data Mining on Intelligent Network Course System

ZONG Xiao-zhong

（Shazhou Polytechnical Institute of Technology， Zhangjiagang 215600， China）

Abstract：Based on web mining theory and technology，introduced the process of the web mining.the article proposed a module of intelligent network course system， adopts B/S model， mainly includes two problems：the first， is intelligent forecast of students visited the curriculum resources； secondly， is dig out the hot course； Finally in the form of visualization relayed to the students. System of intelligent core is intelligent forecast recommend system. This model used offline part of mining and the on-line partial mining phase separation mentality， discusses the intelligent network Based on Web mining system structure of curriculum system model， and verified algorithm by analysis.

Key words： web mining；web usage；association rule；data preprocessing

1 概述

隨著信息技術(shù)的日益發(fā)展，信息逐步數(shù)字化，人們正面臨“數(shù)據(jù)豐富而知識貧乏”的問題。八十年代末興起的數(shù)據(jù)挖掘（ data mining ）技術(shù)為解決此問題提供了方法。數(shù)據(jù)挖掘是在大量的看似無序的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)潛在的、有價值的模式和數(shù)據(jù)間關(guān)系（知識）的過程。隨著Internet和計算機技術(shù)的快速發(fā)展，基于Web的網(wǎng)絡(luò)教育已經(jīng)成為現(xiàn)代教育的一種重要方式。利用網(wǎng)絡(luò)，可以進行在線學(xué)習(xí)、輔導(dǎo)、答疑、交流等，為師生提供豐富的教學(xué)資源，創(chuàng)造了一個無障礙交流互動平臺。

數(shù)據(jù)挖掘是從大量數(shù)據(jù)中提取或“挖掘”知識[1]。從Web文檔和訪問數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)并抽取信息，可以從海量的Web訪問數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣、方向、訪問習(xí)慣等，并可以給同學(xué)推薦合適的課程內(nèi)容和學(xué)習(xí)資料。數(shù)據(jù)挖掘為網(wǎng)絡(luò)課程系統(tǒng)的智能化、個性化提供了重要的手段。挖掘用戶訪問行為的潛在模式，預(yù)測用戶可能訪問的結(jié)果，智能地選擇、推薦與用戶興趣接近的網(wǎng)絡(luò)信息。

2 Web挖掘

2.1 基本概念

Web挖掘的概念：Web挖掘是在大量的文檔收集C中識別潛在的模式p的一種活動，其中C和p的關(guān)系可以用映射：[ξ：C→p表示][3]。

Web信息的具體結(jié)構(gòu)如圖1所示：

2.2 Web數(shù)據(jù)挖掘的過程

與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)倉庫相比，Web上的信息是非結(jié)構(gòu)化或半結(jié)構(gòu)化的、動態(tài)的、并且是容易造成混淆的，所有很難直接對Web網(wǎng)頁上的數(shù)據(jù)進行挖掘，而必須經(jīng)過必要的數(shù)據(jù)處理。典型Web挖掘的處理流程如圖2所示[4]。

3 基于Web挖掘的智能課程系統(tǒng)模型設(shè)計

3.1 體系結(jié)構(gòu)功能

智能課程系統(tǒng)主要想實現(xiàn)兩個方面的問題：一是對學(xué)生訪問課程資源的智能預(yù)測；二是挖掘出熱點課程；最后以可視化的形式傳遞給學(xué)生。本系統(tǒng)采用B/S模型，系統(tǒng)的智能核心是智能預(yù)測推薦系統(tǒng)。其模型結(jié)構(gòu)如圖3所示：

本智能課程系統(tǒng)課程類型主要有兩類：視頻和HTML格式。課程大約有3000門。在校學(xué)生人數(shù)大約為8000千人。

在圖3中，數(shù)據(jù)挖掘的主要數(shù)據(jù)來源有課程基本信息、學(xué)生的基本信息和學(xué)生訪問記錄等。通過圖3可以看出，離線模塊進行特征抽取和規(guī)則生成，預(yù)測推薦系統(tǒng)在線把推薦結(jié)果反饋給學(xué)生，達(dá)到個性化教學(xué)的目的。采用挖掘技術(shù)，可以提高系統(tǒng)的智能化，使系統(tǒng)具有自主性、自適應(yīng)性和合作性等特點[4]。

3.2 實現(xiàn)思路

1） 先測算某人訪問某一個課程的訪問率

如果以[fi]表示第[i]訪問該課程的訪問度，即：第一次訪問[f1=1]，第二次訪問[f2=2]…，以[xi]表示第[i]次訪問這個課程時間長度，則可以通過加權(quán)平均法計算一個課程的訪問率，即：

[x=f1x1+f2x2+…+fkxkf1+f2+…+fk=i=1kfixii=1kfi=fxf]

2） 在本月若有N個人訪問過該課程，按照上述公式，則可以分別計算出這N個人對該課程的訪問率，然后計算出這個課程的平均訪問率，即：endprint

[X=x1+x2+…+xNN]

3） 在多個課程中，如何測算出哪些課程受歡迎程度呢？則可以以一個月時間進行內(nèi)測，通過計算每個課程的平均訪問率，然后排名，就可以得出結(jié)論。

4） 第二個月開始，我們就可以按照以下方式進行課程篩選了。

為了準(zhǔn)確地表示每個課程的訪問率的變異程度，可以考慮以第一個月的內(nèi)測平均訪問率為標(biāo)準(zhǔn)，求出本月各個課程的平均訪問率與內(nèi)測平均訪問率的離差，即（[X-X]），稱為離均差。離均差能表達(dá)一個觀測值偏離平均數(shù)的性質(zhì)和程度，因為離均差有正、有負(fù)。顯然，離均差越大，說明這個課程受歡迎程度越大。

4 仿真結(jié)果與分析

根據(jù)挖掘的結(jié)果，我們在線給每個登陸系統(tǒng)的同學(xué)預(yù)測了5課程。為了驗證該模型的可行性，我們設(shè)置系統(tǒng)的權(quán)重h=1.8，并對推薦給學(xué)生的課程點擊率、停留時間、新訪問率、頁面跳出率、進行了統(tǒng)計，進行了手工計算，得出的結(jié)果如表 1所示。

從表1中所示，我們手工設(shè)置通過對訪問時間和訪問次數(shù)進行加權(quán)平均法計算，則可以得出對學(xué)生訪問課程資源的智能預(yù)測；預(yù)測成功率可達(dá)56.80%。

5 結(jié)束語

本文通過在課程平臺中應(yīng)用Web挖掘技術(shù)，并對學(xué)生訪問記錄進行分析和數(shù)據(jù)挖掘，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)間的內(nèi)在規(guī)律，理解用戶的行為，并據(jù)此為依據(jù)進行有針對性的信息提取，為用戶提供個性化的服務(wù)或改善站資源提供的內(nèi)容，提高用戶搜索的準(zhǔn)確率。

本文研究的問題是利用Web使用挖掘動態(tài)的引導(dǎo)用戶選擇適當(dāng)?shù)恼n程，基于以往的訪問記錄，立即推薦給下次合適的課程。本文給出了模型的具體結(jié)構(gòu)及主要思路，為同類研究提供了一種有益參考。實踐證明基于Web挖掘技術(shù)在精品課程系統(tǒng)中的應(yīng)用提高了精品課程系統(tǒng)的個性服務(wù)水平，為系統(tǒng)的決策分析提供了智能的輔助手段。

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