教学网站中数据挖掘技术的研究与应用

论文摘要

教学网站建设的目的，就是在教与学之间的互动环节上提供一个强而有力的平台。作为辅助教学的重要手段，教学网站目前已经蓬勃的发展起来。但是，纵观现有的教学网站：结构上，存在着重复建设多，代码复用性差，升级困难等问题；内容上，知识点不能形成很好的组织，不能结合个人特点形成动态教学。这就导致了两方面的问题：一方面，维护人员不能很好的发挥作用；另一方面，毫无特点的网站内容更是不能激起访问者的学习热情，也就失去了网站建设的意义。因此，随着高校多媒体和网络资源的进一步建设，如何根据教育教学的需要开发高效、灵活，并且能最大限度满足人们信息获取和利用要求的学习网站，成为此次课题研究的主要方向。本论文共分为六个部分。第一部分绪论，提出了“教学网站系统”概念，对课题的研究背景做了一下必要的总结，并提出了本次课题研究的意义。第二部分，介绍了课题所用到的关键技术和核心理论。主要阐述了网站结构搭建所要用到的struts和ibatis技术，以及内容建设所要用到的k-平均算法，并提出此算法目前的研究现状，为以后改进做准备。第三部分，根据原始算法的一些缺点，例如对K值和中心点选取过分依赖的问题，提出了改进的算法——KDM算法。通过对纯度和内聚性（紧密度和分离度）的比较，新算法有令人满意的效果。第四部分，把KDM算法应用到了教学网站的题库中，并提出了数据预处理技术。第五部分，介绍了所建网站的体系结构。详细介绍了struts框架，又针对struts在持久层开发的问题，提出了基于struts和ibatis的一种综合架构，增强了网站的复用性和可维护性。最后总结了此次研究所做的主要工作，并提出了不足，争取在以后的学习和工作中不断改进。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 目录
• 绪论
• 1.问题的提出
• 2.课题研究的背景及意义
• 3.课题研究的现状
• 4.课题研究的主要思路
• 5.课题的主要工作
• 6.小结
• 第一章 核心理论与技术
• 1.1 教学网站综述
• 1.1.1 教学网站分类
• 1.1.2 教学网站的功能分析
• 1.1.3 教学网站在实践中所起到的作用
• 1.1.4 教学网站目前的实现技术
• 1.2 struts结合ibatis
• 1.2.1 struts框架
• 1.2.2 ibatis技术原理
• 1.3 数据挖掘
• 1.3.1 数据挖掘简介
• 1.3.2 Web数据挖掘
• 1.3.3 聚类规则
• 1.4 k-平均和DIANA算法
• 1.4.1 k-平均算法
• 1.4.2 DIANA算法
• 本章小结
• 第二章 改进的聚类算法—KDM算法
• 2.1 改进前的准备
• 2.1.1 最大最小距离（MM）法
• 2.1.2 数据预处理
• 2.2 KDM算法
• 2.2.1 算法基本思想
• 2.2.2 算法的描述
• 2.2.3 算法流程图
• 2.3 算法性能比较
• 2.3.1 性能比较中用到的算法（Modified K-means）
• 2.3.2 纯度比较
• 2.3.3 紧密度和分离度评价
• 本章小结
• 第三章 应用实例—教学网站题库设计
• 3.1 数据挖掘过程模型的建立
• 3.1.1 定义问题
• 3.1.2 数据处理
• 3.2 实现的思想
• 3.3 网站上实现的流程图
• 3.4 结果分析和评价
• 本章小结
• 第四章 教学网站系统的实现
• 4.1 系统分析
• 4.2 系统功能简介
• 4.3 系统架构设计
• 4.3.1 struts结合ibatis
• 4.3.2 架构图
• 4.4 系统的多层体系结构
• 4.4.1 表现层的实现
• 4.4.2 业务逻辑层的实现
• 4.4.3 数据持久层的实现
• 本章小结
• 结论
• 参考文献
• 攻读硕士学位期间发表的学术论文
• 致谢