【摘要】：近年來,隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的飛速發(fā)展,遠程教育事業(yè)也得到了蓬勃的發(fā)展,越來越多的人開始投身到遠程教育學(xué)習(xí)的浪潮中來。在遠程教育學(xué)習(xí)中,用戶可以自主選擇學(xué)習(xí)的內(nèi)容、學(xué)習(xí)的時間以及學(xué)習(xí)的地點。這種教育方式突破了時空的界限,給學(xué)習(xí)者帶來了極大的便利,但同時也存在著一系列的問題。遠程教育的教師無法像傳統(tǒng)教育的教師一樣,對自己的學(xué)員有一個清楚的認識,從而無法對學(xué)習(xí)者進行個性化指導(dǎo);另外,由于學(xué)員教育背景不同,自主性欠缺等原因,遠程教育高輟學(xué)率的問題也越來越嚴(yán)重。同時,對當(dāng)前遠程教育用戶的特征進行刻畫,并鼓勵更多的人參與到遠程教育的學(xué)習(xí)中來也顯得很有必要。本文以用戶畫像技術(shù)作為出發(fā)點,以西安電子科技大學(xué)網(wǎng)絡(luò)與繼續(xù)教育學(xué)院中的用戶作為分析目標(biāo),通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),有效分析和挖掘用戶學(xué)習(xí)過程中產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù),對用戶進行個體畫像和群體畫像構(gòu)建,最后將用戶畫像技術(shù)應(yīng)用到遠程教育學(xué)習(xí)平臺中,為遠程教育教師開展個性化教育、及時發(fā)現(xiàn)有輟學(xué)傾向的用戶以及鼓勵更多的人參與到遠程教育學(xué)習(xí)中來提供幫助。論文的主要工作有:1、對遠程教育、數(shù)據(jù)挖掘以及用戶畫像技術(shù)的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀進行了介紹,并闡述了本文的研究背景,論述了用戶畫像技術(shù)在遠程教育學(xué)習(xí)平臺中的實際意義和用途。2、對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和用戶畫像技術(shù)進行了研究,并從兩個不同角度搭建了遠程教育用戶畫像標(biāo)簽體系。3、對分類算法中的Logistic回歸模型進行了深入研究,并構(gòu)建了基于Logistic回歸的遠程教育用戶輟學(xué)模型,同時對模型的正確性進行了驗證。4、對K-Means算法進行了研究,同時針對K-Means算法中存在的不足,提出了一種改進的K-Means算法。通過對兩種算法進行實驗對比,結(jié)果表明改進后的K-Means算法具有更高的準(zhǔn)確性。5、將用戶畫像技術(shù)應(yīng)用到遠程教育學(xué)習(xí)平臺中,設(shè)計并實現(xiàn)了一個包含遠程教育用戶畫像功能的學(xué)習(xí)系統(tǒng)。主要包括對學(xué)習(xí)平臺進行設(shè)計開發(fā),對用戶基本數(shù)據(jù)和學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)進行采集和存儲,對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理,以及基于Logistic回歸模型和改進的K-Means算法對遠程教育用戶進行個體畫像和群體畫像構(gòu)建。
【學(xué)位授予單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：G434;TP311.13
【圖文】：

第三章基于Ｌｏｇｉｓｔｉｃ的遠程教育用戶}囪Ｐ灣義轄厝”碇寫媧⒌牟糠鐘沒萑繽跡常菜盡ｅ義希桑膩澹櫻裕眨模牛危裕剩蓿襄澹櫻裕眨模牛耍�？ＮＡＭＥ邋言ＩＤＥＮＴ．n桑遙裕儒澹攏攏櫻擼粒茫茫牛櫻櫻剩桑擔(dān)牛渝澹櫻伲擔(dān)擼蹋埃牽海危剩桑椋牛渝危粒危櫻擼裕海汀輳渝危耍希裕牛剩桑停牛渝澹櫻裕眨模牛兀裕擼幔粒耍隋義

本文編號：2763048