基于知识图谱的《数据结构》个性化习题推荐系统研究与实现

这是一篇关于本体,知识图谱,数据结构,习题分类,习题推荐的论文, 主要内容为随着智能移动端的普及、云技术的发展和5G通信技术的到来以及共享学习资源的爆炸式增长,在线学习越来越成为一种趋势。为了满足不同学习者在线学习的学习特点、效率和针对性,具有个性化推荐功能对于在线学习系统的开发尤为重要。而对课程知识进行结构化的组织与表示,是个性化学习推荐系统实现的有力保障。目前研究比较多的是中小学基础教育课程知识图谱,而大学课程知识图谱的构建与可视化研究得比较少,构建课程知识图谱还没形成统一的标准。《数据结构》这门课程主要介绍和研究数据在计算机中的存储和处理方法,旨在培养学生分析数据、组织数据的能力,引导学生如何编写效率高、结构好的程序,而且《数据结构》这门课程在计算机类、电子信息类、自动化类专业都是大类基础课程。因此,本文选择该课程作为研究对象,研究知识图谱构建理论和技术,设计并实现了基于知识图谱的个性化习题推荐系统,主要研究内容如下:(1)构建课程知识图谱并存储。研究知识图谱构建理论和技术,设计课程顶层本体,利用本体可视化工具Protégé建立《数据结构》的课程本体,获取课程本体实例及其关系,最终构建了《数据结构》课程知识图谱。采用目前比较流行的图数据库Neo4j对课程知识图谱进行存储,并在图数据库Neo4j中实现了知识的可视化、知识点查询、知识属性查询和知识最短路径查询。(2)设计习题分类,提出基于习题分类的习题推荐算法。利用朴素贝叶斯和支持向量机算法对习题文本进行分类并实验对比分析,利用支持向量机算法能很好处理小样本数据等优势,选用该算法对习题按章节自动分类,并为每道习题标注章节类别。然后结合知识图谱的语义关系,设计基于章节的习题推荐算法和基于知识点的习题推荐算法,并通过习题测试向学习者推荐符合其认知水平并且难度适中的题目,能够实现个性化的习题推荐。(3)习题推荐系统的设计与实现。基于B/S架构,设计系统总体结构、功能模块和关系数据库表。而底层数据库的设计以图数据库Neo4j和关系型数据库MySQL相结合为主,并采用D3.js技术对课程知识图谱进行可视化,实现知识点查询、知识路径查询与基于章节和基于知识点的习题推荐算法,达到个性化习题推荐的效果。基于知识图谱的个性化习题推荐系统适用每个学习阶段的学习者,因为学习者只要在图谱中点击相关知识结点,就会被推送相关习题并进行测试,针对测试成绩分数的高低诊断出学习者相对应的薄弱知识点,并进行符合学习者知识水平的个性化习题推荐,提高学习者的学习效率。

Zmining数据挖掘系统中数据结构的设计与实现

这是一篇关于数据挖掘,插件,数据结构,可扩展的论文, 主要内容为随着数据化时代的来临，人们逐渐进入一个数据量急剧膨胀的时代，面对海量的数据不知道该如何处理利用，有着“数据丰富而知识匮乏”的问题。数据挖掘技术的产生为人们从海量数据中发现知识提供了有效的途径，而数据挖掘系统则建立起数据挖掘技术和数据挖掘应用之间的一座桥梁。设计和开发数据挖掘系统已经成为目前的研究热点。 本文从数据挖掘过程模型入手，确定了数据挖掘系统的设计准则。通过引入插件的系统构建，提出了使用Eclipse的插件技术来构建数据挖掘系统，在系统的架构和插件的体系上对系统进行了全面的设计。并分析了使用插件设计的优点。之后，对数据挖掘系统中的数据结构进行了全面的分析与设计，使用j2ee的接口模式，设计和实现出一种通用的，扩展性高的数据结构，使新提出的数据挖掘算法按照规定的接口规范设计可以很好的融入平台之上。 在完成系统主要功能和设计基础上，对系统进行了原型系统的实现。平台采用Java编程语言，MVC设计模式，在Eclipse平台上，开发和完成了主要功能，并对整个数据挖掘工作流以及数据存储容器的设计和实现进行了说明。通过对原型的实现，为进一步对数据挖掘系统的提升提供了一定参考价值。

基于知识图谱的《数据结构》个性化习题推荐系统研究与实现

这是一篇关于本体,知识图谱,数据结构,习题分类,习题推荐的论文, 主要内容为随着智能移动端的普及、云技术的发展和5G通信技术的到来以及共享学习资源的爆炸式增长,在线学习越来越成为一种趋势。为了满足不同学习者在线学习的学习特点、效率和针对性,具有个性化推荐功能对于在线学习系统的开发尤为重要。而对课程知识进行结构化的组织与表示,是个性化学习推荐系统实现的有力保障。目前研究比较多的是中小学基础教育课程知识图谱,而大学课程知识图谱的构建与可视化研究得比较少,构建课程知识图谱还没形成统一的标准。《数据结构》这门课程主要介绍和研究数据在计算机中的存储和处理方法,旨在培养学生分析数据、组织数据的能力,引导学生如何编写效率高、结构好的程序,而且《数据结构》这门课程在计算机类、电子信息类、自动化类专业都是大类基础课程。因此,本文选择该课程作为研究对象,研究知识图谱构建理论和技术,设计并实现了基于知识图谱的个性化习题推荐系统,主要研究内容如下:(1)构建课程知识图谱并存储。研究知识图谱构建理论和技术,设计课程顶层本体,利用本体可视化工具Protégé建立《数据结构》的课程本体,获取课程本体实例及其关系,最终构建了《数据结构》课程知识图谱。采用目前比较流行的图数据库Neo4j对课程知识图谱进行存储,并在图数据库Neo4j中实现了知识的可视化、知识点查询、知识属性查询和知识最短路径查询。(2)设计习题分类,提出基于习题分类的习题推荐算法。利用朴素贝叶斯和支持向量机算法对习题文本进行分类并实验对比分析,利用支持向量机算法能很好处理小样本数据等优势,选用该算法对习题按章节自动分类,并为每道习题标注章节类别。然后结合知识图谱的语义关系,设计基于章节的习题推荐算法和基于知识点的习题推荐算法,并通过习题测试向学习者推荐符合其认知水平并且难度适中的题目,能够实现个性化的习题推荐。(3)习题推荐系统的设计与实现。基于B/S架构,设计系统总体结构、功能模块和关系数据库表。而底层数据库的设计以图数据库Neo4j和关系型数据库MySQL相结合为主,并采用D3.js技术对课程知识图谱进行可视化,实现知识点查询、知识路径查询与基于章节和基于知识点的习题推荐算法,达到个性化习题推荐的效果。基于知识图谱的个性化习题推荐系统适用每个学习阶段的学习者,因为学习者只要在图谱中点击相关知识结点,就会被推送相关习题并进行测试,针对测试成绩分数的高低诊断出学习者相对应的薄弱知识点,并进行符合学习者知识水平的个性化习题推荐,提高学习者的学习效率。

开采过程监测信息集成可视化与协同管理研究

这是一篇关于开采过程,监测系统,数据结构,实时传输,监测数据可视化的论文, 主要内容为浅部矿产资源开采殆尽,深部、难采矿体成为资源开采的主要对象。开采深度增加,覆岩层自重应力与构造应力均随之增大,深部围岩在高应力下可能发生脆-延转化,导致围岩稳定性下降、位移凸显、地压显现加剧等工程灾害频繁发生,危及开采安全。特别是浅部资源开采过程中积累的知识及经验,已经不足以支撑深部开采过程面临的大部分工程问题。因此,深部开采过程需要加大监测工作,更广泛的收集监测信息,并建立有效的监测信息管理机制。而如何充分利用多元、异构、动态、海量监测信息,并挖掘数据中的相互联系,进行深度融合,开展协同分析是深部开采过程需要解决的关键问题。基于此,本文开展了开采过程监测信息的集成可视化与协同管理研究,主要工作如下:(1)针对大部分矿山网络难以支撑监测数据实时传输问题,开展了矿山多工况条件下监测数据的实时传输技术研究,分别针对井下-井下、井下-井上、井上-云端数据间的传输机制,实现了开采过程多源监测数据的实时传输。(2)基于多源数据深度融合需求,设计了云端数据存储架构,提出了基于时-空信息确保数据集有序关联的解决方案。依托矿山生产实际,开展了多源监测设计,完成了数据库的结构设计、数据表的设计和字段设计,保证了数据安全、高效存储。(3)基于B/S架构和云服务器平台,将开采过程监测系统布置于云端高效服务器,保证了系统的远程、稳定服务;以Apache ECharts为可视化逻辑基础,根据监测对象不同,提出了线性关系数据动态交互可视化方案、插值数据云图可视化方案、基于交互式对比分析数据可视化方案以及历史数据动态复现和按需导出,实现了多源数据动态集成可视化。(4)依托山东某矿山对研发的开采过程监测信息集成可视化与协同管理系统开展了现场应用,应用结果表明系统稳定、可靠,具备高兼容性、高扩展性、高稳定性,监测结果可视化效果直观。系统具有强化监测数据实时在线分析的意义,为大数据时代矿山信息化建设提供数据支撑。在监测系统多样化的矿山开采过程中,能够起到避免系统繁多造成的“数据鸿沟”和“信息孤岛”状况,提高矿山监测信息利用率。

基于数据结构的知识图谱构建及其可视化应用的研究

这是一篇关于知识图谱,知识迷航,数据结构,可视化技术的论文, 主要内容为随着网络教育的迅速发展,网络学习资源需求量越来越大,其数量也呈爆发式增长。然而形式多样的学习资源在学习中存在着碎片化、知识不连贯的问题,导致了学习者的“知识迷航”。因此面对冗杂的网络学习资源,如何在短时间内明确学习方向,将知识点间的关联性展示出来,使学习者提高学习效率以及更全面地掌握专业知识是当下网络教育面临的急需解决的问题。随着近年来人们对知识图谱及其可视化研究的不断深入,将知识图谱应用于网络学习之中,通过关联知识之间的语义关系,能够有效地对知识资源进行梳理和总结,将知识结构以可视化的形式呈现给学习者,帮助学习者进行知识的组织。专业学科领域知识往往难度大、知识结构复杂,学习者在知识获取和学习的过程中会遇到许多困难。本文针对《数据结构》课程,利用知识图谱构建技术以及可视化技术将《数据结构》课程的知识结构简明、清晰地呈现给学习者。本文的主要研究内容包括使用网络爬虫技术实现对课程相关知识数据的收集以及清洗,使用知识图谱构建技术将收集到的数据生成“实体-关系-实体”三元组,并利用图数据库存储三元组,通过Django交互技术实现前后端的融合,并设计了层级递进模式的前端界面,将多级结构、高度交叉的数据结构知识内容合理简洁的呈现给学习者,降低了学习者的视觉负担,缓解知识迷航。改善了现有可视化技术在多层级,多知识点交叉的知识呈现方面存在的空间利用率低,视觉效果不清晰的不足之处。

基于数据结构的知识图谱构建及其可视化应用的研究

这是一篇关于知识图谱,知识迷航,数据结构,可视化技术的论文, 主要内容为随着网络教育的迅速发展,网络学习资源需求量越来越大,其数量也呈爆发式增长。然而形式多样的学习资源在学习中存在着碎片化、知识不连贯的问题,导致了学习者的“知识迷航”。因此面对冗杂的网络学习资源,如何在短时间内明确学习方向,将知识点间的关联性展示出来,使学习者提高学习效率以及更全面地掌握专业知识是当下网络教育面临的急需解决的问题。随着近年来人们对知识图谱及其可视化研究的不断深入,将知识图谱应用于网络学习之中,通过关联知识之间的语义关系,能够有效地对知识资源进行梳理和总结,将知识结构以可视化的形式呈现给学习者,帮助学习者进行知识的组织。专业学科领域知识往往难度大、知识结构复杂,学习者在知识获取和学习的过程中会遇到许多困难。本文针对《数据结构》课程,利用知识图谱构建技术以及可视化技术将《数据结构》课程的知识结构简明、清晰地呈现给学习者。本文的主要研究内容包括使用网络爬虫技术实现对课程相关知识数据的收集以及清洗,使用知识图谱构建技术将收集到的数据生成“实体-关系-实体”三元组,并利用图数据库存储三元组,通过Django交互技术实现前后端的融合,并设计了层级递进模式的前端界面,将多级结构、高度交叉的数据结构知识内容合理简洁的呈现给学习者,降低了学习者的视觉负担,缓解知识迷航。改善了现有可视化技术在多层级,多知识点交叉的知识呈现方面存在的空间利用率低,视觉效果不清晰的不足之处。

面向数据结构课程的少样本关系分类研究

这是一篇关于关系分类,少样本,知识图谱,数据结构,注意力机制的论文, 主要内容为随着信息技术与教育的深度融合,数字化工具和平台正逐渐成为教育的重要组成部分。由于如今教育教学资源的逐渐增多,知识与知识之间的关系错综复杂,因此如何从海量信息中获取有效信息以提高教学质量和学习效果受到了教育领域的广泛关注。近年来,机器学习在关系分类方面表现出了优越的性能。基于机器学习的关系分类通常需要大量的数据进行训练,在教育领域里一些学科的数据集由于存在缺乏足够的样本等问题,难以使用传统机器学习方法实现相关资源的关系分类。知识图谱是一种结构化的知识表示方式,它将复杂的事物、概念、事件及其之间的关系以图的形式展现出来,可以将某一学科的知识点、概念、理论、实践等不同的教学资源进行有效的关联和整合。数据结构课程在科学教育中占据着重要的地位,所以如何更有效地提取并利用该领域的数据资源显得至关重要。为此,本文从少样本学习的角度出发,对数据结构知识的关系分类任务展开研究,主要研究内容如下:(1)构建一个用于关系分类任务的数据结构数据集。首先采取一种半自动化的数据集构建方法,结合基于词典的实体抽取、基于机器学习的实体抽取和人工标注等多个步骤,降低数据集构建成本,提高实体标注的效率。然后通过文本筛选和关系标注,构建具有明确实体关系的三元组。最后在数据预处理阶段,通过预训练模型获取实体的词嵌入,并采用过滤、格式调整和分词处理等技术,形成较完善的数据结构数据集。(2)构建基于注意力机制与掩码模块的少样本中文关系分类模型。为了建立一个适用于中文教育领域的少样本关系分类模型,进行了一系列策略研究,具体如下:首先,本文构建一个专门用于中文文本的预训练模型,以捕捉中文词语和句子的语义信息。其次,将知识增强网络内嵌到原型网络中,处理句子信息并通过注意力机制有效地融合实体词嵌入以及概念词汇的知识表示。此外,关系元学习网络通过关系元学习器和关系元更新器,有效地捕获实体与概念词的词嵌入与语义信息,同时借助掩码机制提升模型的鲁棒性。最后,采用加权处理和关系分类总损失函数来计算各模块输出,高效地完成少样本关系分类任务。该模型在中文《数据结构》课程数据集关系分类任务的准确率上达到了97.54%,该模型在进行关系分类任务时表现出了卓越的性能和准确性,能够准确地识别和分类各种不同的数据结构之间的关系。

开采过程监测信息集成可视化与协同管理研究

这是一篇关于开采过程,监测系统,数据结构,实时传输,监测数据可视化的论文, 主要内容为浅部矿产资源开采殆尽,深部、难采矿体成为资源开采的主要对象。开采深度增加,覆岩层自重应力与构造应力均随之增大,深部围岩在高应力下可能发生脆-延转化,导致围岩稳定性下降、位移凸显、地压显现加剧等工程灾害频繁发生,危及开采安全。特别是浅部资源开采过程中积累的知识及经验,已经不足以支撑深部开采过程面临的大部分工程问题。因此,深部开采过程需要加大监测工作,更广泛的收集监测信息,并建立有效的监测信息管理机制。而如何充分利用多元、异构、动态、海量监测信息,并挖掘数据中的相互联系,进行深度融合,开展协同分析是深部开采过程需要解决的关键问题。基于此,本文开展了开采过程监测信息的集成可视化与协同管理研究,主要工作如下:(1)针对大部分矿山网络难以支撑监测数据实时传输问题,开展了矿山多工况条件下监测数据的实时传输技术研究,分别针对井下-井下、井下-井上、井上-云端数据间的传输机制,实现了开采过程多源监测数据的实时传输。(2)基于多源数据深度融合需求,设计了云端数据存储架构,提出了基于时-空信息确保数据集有序关联的解决方案。依托矿山生产实际,开展了多源监测设计,完成了数据库的结构设计、数据表的设计和字段设计,保证了数据安全、高效存储。(3)基于B/S架构和云服务器平台,将开采过程监测系统布置于云端高效服务器,保证了系统的远程、稳定服务;以Apache ECharts为可视化逻辑基础,根据监测对象不同,提出了线性关系数据动态交互可视化方案、插值数据云图可视化方案、基于交互式对比分析数据可视化方案以及历史数据动态复现和按需导出,实现了多源数据动态集成可视化。(4)依托山东某矿山对研发的开采过程监测信息集成可视化与协同管理系统开展了现场应用,应用结果表明系统稳定、可靠,具备高兼容性、高扩展性、高稳定性,监测结果可视化效果直观。系统具有强化监测数据实时在线分析的意义,为大数据时代矿山信息化建设提供数据支撑。在监测系统多样化的矿山开采过程中,能够起到避免系统繁多造成的“数据鸿沟”和“信息孤岛”状况,提高矿山监测信息利用率。

基于知识图谱的《数据结构》个性化习题推荐系统研究与实现

这是一篇关于本体,知识图谱,数据结构,习题分类,习题推荐的论文, 主要内容为随着智能移动端的普及、云技术的发展和5G通信技术的到来以及共享学习资源的爆炸式增长,在线学习越来越成为一种趋势。为了满足不同学习者在线学习的学习特点、效率和针对性,具有个性化推荐功能对于在线学习系统的开发尤为重要。而对课程知识进行结构化的组织与表示,是个性化学习推荐系统实现的有力保障。目前研究比较多的是中小学基础教育课程知识图谱,而大学课程知识图谱的构建与可视化研究得比较少,构建课程知识图谱还没形成统一的标准。《数据结构》这门课程主要介绍和研究数据在计算机中的存储和处理方法,旨在培养学生分析数据、组织数据的能力,引导学生如何编写效率高、结构好的程序,而且《数据结构》这门课程在计算机类、电子信息类、自动化类专业都是大类基础课程。因此,本文选择该课程作为研究对象,研究知识图谱构建理论和技术,设计并实现了基于知识图谱的个性化习题推荐系统,主要研究内容如下:(1)构建课程知识图谱并存储。研究知识图谱构建理论和技术,设计课程顶层本体,利用本体可视化工具Protégé建立《数据结构》的课程本体,获取课程本体实例及其关系,最终构建了《数据结构》课程知识图谱。采用目前比较流行的图数据库Neo4j对课程知识图谱进行存储,并在图数据库Neo4j中实现了知识的可视化、知识点查询、知识属性查询和知识最短路径查询。(2)设计习题分类,提出基于习题分类的习题推荐算法。利用朴素贝叶斯和支持向量机算法对习题文本进行分类并实验对比分析,利用支持向量机算法能很好处理小样本数据等优势,选用该算法对习题按章节自动分类,并为每道习题标注章节类别。然后结合知识图谱的语义关系,设计基于章节的习题推荐算法和基于知识点的习题推荐算法,并通过习题测试向学习者推荐符合其认知水平并且难度适中的题目,能够实现个性化的习题推荐。(3)习题推荐系统的设计与实现。基于B/S架构,设计系统总体结构、功能模块和关系数据库表。而底层数据库的设计以图数据库Neo4j和关系型数据库MySQL相结合为主,并采用D3.js技术对课程知识图谱进行可视化,实现知识点查询、知识路径查询与基于章节和基于知识点的习题推荐算法,达到个性化习题推荐的效果。基于知识图谱的个性化习题推荐系统适用每个学习阶段的学习者,因为学习者只要在图谱中点击相关知识结点,就会被推送相关习题并进行测试,针对测试成绩分数的高低诊断出学习者相对应的薄弱知识点,并进行符合学习者知识水平的个性化习题推荐,提高学习者的学习效率。

开采过程监测信息集成可视化与协同管理研究

这是一篇关于开采过程,监测系统,数据结构,实时传输,监测数据可视化的论文, 主要内容为浅部矿产资源开采殆尽,深部、难采矿体成为资源开采的主要对象。开采深度增加,覆岩层自重应力与构造应力均随之增大,深部围岩在高应力下可能发生脆-延转化,导致围岩稳定性下降、位移凸显、地压显现加剧等工程灾害频繁发生,危及开采安全。特别是浅部资源开采过程中积累的知识及经验,已经不足以支撑深部开采过程面临的大部分工程问题。因此,深部开采过程需要加大监测工作,更广泛的收集监测信息,并建立有效的监测信息管理机制。而如何充分利用多元、异构、动态、海量监测信息,并挖掘数据中的相互联系,进行深度融合,开展协同分析是深部开采过程需要解决的关键问题。基于此,本文开展了开采过程监测信息的集成可视化与协同管理研究,主要工作如下:(1)针对大部分矿山网络难以支撑监测数据实时传输问题,开展了矿山多工况条件下监测数据的实时传输技术研究,分别针对井下-井下、井下-井上、井上-云端数据间的传输机制,实现了开采过程多源监测数据的实时传输。(2)基于多源数据深度融合需求,设计了云端数据存储架构,提出了基于时-空信息确保数据集有序关联的解决方案。依托矿山生产实际,开展了多源监测设计,完成了数据库的结构设计、数据表的设计和字段设计,保证了数据安全、高效存储。(3)基于B/S架构和云服务器平台,将开采过程监测系统布置于云端高效服务器,保证了系统的远程、稳定服务;以Apache ECharts为可视化逻辑基础,根据监测对象不同,提出了线性关系数据动态交互可视化方案、插值数据云图可视化方案、基于交互式对比分析数据可视化方案以及历史数据动态复现和按需导出,实现了多源数据动态集成可视化。(4)依托山东某矿山对研发的开采过程监测信息集成可视化与协同管理系统开展了现场应用,应用结果表明系统稳定、可靠,具备高兼容性、高扩展性、高稳定性,监测结果可视化效果直观。系统具有强化监测数据实时在线分析的意义,为大数据时代矿山信息化建设提供数据支撑。在监测系统多样化的矿山开采过程中,能够起到避免系统繁多造成的“数据鸿沟”和“信息孤岛”状况,提高矿山监测信息利用率。