数据挖掘课程论文
中南林业科技大学
课程论文
院 系 理学院
专 业 信息与计算科学
课程名称 数据挖掘
论文题目 面向社会网络分析的数据挖掘方法
姓 名 王磊
学 号 ********
指导教师 孙玉荣
2013年 10月
面向社会网络分析的数据挖掘方法
摘 要
随着信息技术的发展，越来越多的社会关系数据被收集。如果能够有效地对它们进行分析，必将加深人们对社会学的理解，促进社会学的发展。但是数据量的增大同时对分析技术提出了巨大的挑战。如今社会网络的规模早已超出了原有分析手段的处理能力，必须借助更为有效的工具才能完成分析任务。数据挖掘作为一种帮助人们从海量数据中发现潜在有用的知识的工具，在很多领域发挥了重要的作用。社会网络分析又称为链接挖掘，是指用数据挖掘的方法处理社会网络中的关系数据。本文对数据挖掘和社会网络分析中的一些方法进行了介绍并对数据挖掘算法在社会网络分析的应用进行了概括。
关键词：设会网络分析；数据挖掘；链接挖掘
1.引言
传统的机器学习处理的社会学中的对象是单独的数据实例，这些数据实例往往可以用一个包含多个属性值的向量来表示，同时这些数据实例之间假设是统计上独立的。例如要训练一个疾病诊断系统，它的任务是诊断一个被试者是否患有某种传染病。传统的学习算法用一个向量来表示一个被试者，同时假设两个被试者之间的患病情况是相互独立的，即知道一个确诊病人对于诊断其他被试者是否患病不能提供任何帮助。直观经验告诉我们这种假设是不合理的。直到二十世纪
30 年代，Jacob Moreno 和哈佛大学的一组研究人员分别提出了社会网络模型来分析社会学中的现象和问题。现代社会学主要研究现代社会的发展和社会中的组织性或者团体性行为。社会学家发现社会实体之间存在着相互的依赖和联系，并且这种联系对于每个社会实体有着重要的影响。基于这样的观察，他们通过网络模型来刻画社会实体之间的关系，并进一步用来分析社会关系之间的模式和隐含规律。为了更好的研究这个问题，他们试图用图结构来刻画这种社会网络结构。一个社会网络由很多节点（node）和连接这些节点的一种或多种特定的链接（link）所组成。节点往往表示了个人或团体，也即传统数据挖掘中的数据实例，链接则表示了他们之间存在的各种关系（relation），如朋友关系、亲属关系、贸易关系、性关系等。
由于数据收集方式的限制，早期的社会网络局限于一个小的团体之内，往往仅包含几十个结点。借助于图论和概率统计的知识，人工处理可以从中分析出一些简单的性质和模式。但是，随着现代的通信技术的发展，越来越多的数据被收集和整合在一起，建立一个大的社会网络成为可能。例如，可以通过电子邮件的日志来建立使用者之间的联系网络，或者通过网络日志及网络通讯录等方式将用户提交的联系人信息建立社会网络。所以，现在的社会网络规模比早期网络庞大，通常包含几千或者几万的结点，甚至有多达百万个结点的网络。面对这样庞大复杂的网络，简单的数学知识和原始的人工处理已经不可能进行有效的分析。数据挖掘是从巨量数据中发现有效的、新颖的、潜在有用的并且最终可理解的模式的非平凡过程。数据挖掘就是为了解决当今拥有大量数据，但缺乏有效分析手段的
困境而出现的研究领域。目前，已经在包括生物信息学，自然语言处理等许多方面发挥了巨大的作用。
与传统的数据挖掘只关注数据实例不同，社会网络分析对链接同样关注。从数据挖掘角度，社会网络分析又称为链接挖掘（link mining）。通过对链接的挖掘我们可以获得关于实例更丰富（如某个实例在整个网络中的重要性）、更准确（如预测某个实例所属的类别）的关系数据（relational data）。
社会网络分析是关系数据挖掘的主要应用。关系数据挖掘的发展为社会网络分析提供了更有力的工具，促进了社会网络分析的发展。本文分析了社会网络分析数据的方法以及任务和需求，介绍了几类适于社会网络分析的数据挖掘算法。
2.社会网络和数据挖掘方法介绍
2.1社会网络分析方法
社会网络分析是一套用来分析多个个体通过相互联系构成的网络的结构，性质以及其他用于描述这个网络的属性的分析方法的集合。如社会网络分析方法提供了根据网络中节点的联系紧密情况将网络分层的方法，网络中节点相互作用模式识别，将网络分块，给用户评级，信息扩散，对社会网络提供图形描述，中心度的分布等。下面我们介绍社会网络分析最重要的两个模型，用户——用户网络模型和用户——事件网络模型
2.2数据挖掘方法
数据挖掘(Data Mining)就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。与数据挖掘相近的同义词有数据库中的知识发现(KDD
Knowledge Discovery in Database)、数据分析、数据融合以及决策支持等。这个定义包括好几层含义：数据源必须是真实的、大量的、含噪声的；发现的是用户感兴趣的知识；发现的知识要可接受、可理解、可运用；并不要求发现放之四海皆准的知识，仅支持特定的发现问题。即所有发现的知识都是相对的，是有特定前提和约束条件，面向特定领域的，同时还要能够易于被用户理解。最好能用自然语言表达所发现的结果。数据挖掘的任务是从数据中发现模式。模式有很多
种，按功能可分为两大类：预测型模式和描述型模式。第一种是预测型模式，即可以根据数据项的值精确确定某种结果的模式。挖掘预测型模式所使用的数据也都是可以明确知道结果的。第二种是描述型模式，即对数据中存在的规则做一种描述，或者根据数据的相似性把数据分组。描述型模式不能直接用于预测。数据挖掘涉及多学科技术的集成，包括数据库技术、统计学、机器学习、高性能计算、模式识别、神经网络、数据可视化、信息检索、图像于信息处理和空间数据分析[1]。这里主要介绍关联规则分析和聚类分析。
2.2.1关联规则分析
在Jiawei Han的《数据挖掘概念与技术》中将关联规则的定义如下：设I={I1,I2,…,Im} 是项的集合。设任务相关的数据D是数据库事务的集合，其中每个事物T是项的集合，使得TI。每一个事务有一个标识符，称作TID。设A是一个项集，事务T包含A当且仅当AT。关联规则是形如AB的蕴涵式，其中AI，BI，并且AB=Ø。规则AB在事务D中成立，具有支持度s，其中s是D中事务包含AB（即集合A与B的并或A和B二者）的百分比。它是概率P(AB)。规则AB在事务D中具有置信度c，其中c是D中包含A的事务同时包含B的百分比这是条件概率P(BA)[5]。即
Support(AB)=P(AB)
Confidence(AB)= P(BA)
同时满足最小支持度阈值和最小置信度阈值的规则称为强关联规则。也说这样的关联规则是有趣的。
一般来说关联规则的挖掘可以看成两步的过程：
找出所有的频繁项集：根据定义，这些项集的每一个出现的频繁性至少与预定义的最小支持计数一样。
由频繁项集产生的强关联规则：根据定义，这些规则必须满足最小支持度和最小置信度。
关联规则的主要算法有Apriori算法
Apriori算法是一种以概率为基础的具有影响的挖掘布尔型关联规则频繁项集的算法。其利用循序渐进的方式，找出数据库中项目的关系,以形成规则。其过程分为两步:一为连接(类矩阵运算)，二为剪枝(去掉那些没必要的中间结果)。在此算法中常出现项集的概念。项集 (itemset)简单地说就是项的集合。包含K个项的集合为k项集。项集的出现频率是包含项集的事务数，称为项集的频率。如果项集满足最小支持度，则称它为频繁项集。频繁k项集的集合计作LK.
2.2.2聚类分析
聚类分析将数据划分成有意义或有用的组。聚类分析仅根据在数据中发现的描述对象及其关系的信息，将数据对象分组。其目标是，组内的对象相互之间是相似的(相关的)，而不同组中的对象是不同的(不相关的)。组内的相似性越大，组间差别越大，聚类就越好。
聚类的方法通常有 K 均值算法，凝聚层次聚类，DBSCAN。
K 均值是基于原型的，划分的聚类技术。它试图发现用户指定个数(K)的簇。
3.数据挖掘在社会网络分析中的应用
在2.2中已经说过，数据挖掘任务可分为描述型(descriptive)任务和预测型(predictive)任务两类：描述型数据挖掘任务试图刻画和归纳数据库中数据的总体特性；而预测型数据挖掘任务则试图根据以往数据中包含的经验，预测新的条件下发生的事件。社会网络分析的任务也不过这两种，一类从社会网络中发现社会的特性，另一类利用已经建好的网络模型，对某些情况进行预测。对于这两类任务，传统的数据挖掘算法已经有许多方法，关系数据挖掘的方法中既有从
ILP 中发展而来的算法，也有通过将原有算法改进后形成的算法。特别是关于连接挖掘(Link Mining)的算法能够很好地解决社会网络分析的任务。
下面简单介绍几类适用于社会网络分析的数据挖掘算法：
3.1基于相似度度量方法
数据挖掘中的许多方法基于相似度度量，例如 k-近邻算法和一些聚类算法，
以及在一些排序任务之中给出一个评价准则。相似度的定义是这类算法中的核心步骤。相似度的定义是和问题相关的，同一个的数据集在不同的任务下最佳的相似度的定义很有可能是不同的。很多的时候很难选取一个适合的相似度度量，尤其当属性数目多，并且和目标任务的关系不明确的时候。但是，如果能够给出合适的相似度度量，这类算法具有很好的直观解释。
相似性度量在联系预测中应用
联系预测是判断两个行动者之间是否存在某种联系。在社会网络 G 中，相似度度量函数对于每个结点对给出一个存在联系的可能性 score(x, y)。在有些应用中，该函数可以看作是根据网络 G 的拓扑结构，对每个结点 x 和 y
计算了他们之间的相似程度。而在有些社会网络分析任务中，这个权重并非是计算结点间的相似程度，而是为了特别的目标进行适当的修改。这些权重有的基于结点的临近结点(node neighborhoods)，有的基于所有路径的集成(Ensemble of
all paths)。
3.2基于统计的方法
现阶段统计关系学习方面的主要针对于在关系数据中的学习概率模型带来的挑战的研究。特别地，我们经常要进行研究究竟关系数据特征如何影响由精确学习所带来的统计推断，研究者们我们提出集中连接度（concentrated
linkage），程度差异（degree disparity）,关系自相关（relational
autocorrelation）三方面的特征，并且从这三方面来探讨他们如何在学习算法中产生的病态行为[1]。
为了更加充分解释这一研究，关系数据特征如下：
集中连接度（concentrated linkage）—真正的关系数据集能够表示连接度在不同类型的对象中的显著非一致性。在不同的情形下在关系数据集中有着不同的集中连接度，比如在电影中就会有许多电影连接许多的演员，如图3.1左。但是在上市公司中每个上市公司只可能连接到极少数的会计事务所，如3.1右。
计算机大数据论文参考
计算机大数据论文参考
互联网技术和信息技术的发展给社会带来大变革的同时也带来了大数据时代。大数据时代的到来对社会带来了机遇与挑战。下面是店铺为大家整理的计算机大数据论文，供大家参考。
计算机大数据论文范文一：大数据时代高校计算机教学论文
一、大数据给计算机教学带来的变化
大数据必将给教育带来巨大的改变，曾经依靠经验和灵感的授课过程，将被以数据分析为主的决策分析所代替。而计算机教学既是大数据技术的传播载体，更是最应率先应用大数据技术的课程。无论如何，大数据已经就在我们眼前，已经悄然改变着教学过程，也必将深度改变学校的计算机教育模式。
(一)计算机教学内容的变化
随着大数据技术的发展和大数据分析的成熟，大数据技术及应用必然会成为各高校重要课程。现在，美国的学校已经开设相关课程，比如，大数据分析统计基础、大数据分布式计算、大数据挖掘与机器学习等。国内一些高校也正在尝试开设大数据课程，帮助学生了解大数据，学习大数据分析。下一步，大数据基础、大数据分析、大数据处理的核心技术等等，必将成为计算机专业的必学内容，也会成为高校重要的基础课程。另外，计算机智能教学系统和教育测评软件将更多地使用在教学中，以记录学生的学习轨迹。而计算机专业的教师也必须熟练掌握大数据技术和分析方法。
(二)计算机教学思维的变化
原来的计算机教学基本是灌输式教学，老师教授的是计算机基础知识、C语言编程的模式、数据库的基本架构，等等。大数据和互联网的发展必然会改变这种授课方式，使知识的接受方式呈现多元化倾向。随着移动互联的发展，学生可以随时随地通过互联网更便捷的获取学习内容。而课堂上单纯的照本宣科、按部就班将不能吸引学生的注意力。因此，教师必须转变教学思维，以更多的案例和互动式教学，引导学生去寻找解决问题的办法，寻找“芝麻开门”的钥匙，只有如此才能让学生有兴趣待在课堂。同时，大数据带来的将是对海量教学案例的数据分析，让教师对计算机教学的难点及教授方法优劣有了更加清晰的认识，不必依靠教学经验去判断教学效果，完全可以驾轻就熟地进行互动教学，启发学生寻找最优解决方案，将是大数据时代下计算机教学的突出特点，这是对计算机专业教学思维带来的革命性变化。
商务智能课程设计论文
商务智能课程设计论文
一、教学目标
本课程的教学目标是使学生掌握商务智能的基本概念、技术和应用，培养学生运用商务智能技术分析和解决实际问题的能力。具体目标如下：
1. 知识目标：学生能够理解商务智能的基本概念、主要技术和应用领域；掌握数据挖掘、数据可视化、预测分析等商务智能方法；了解商务智能系统的设计和实施过程。
2. 技能目标：学生能够运用商务智能工具进行数据挖掘、分析和可视化；具备构建简单的商务智能系统的能力；能够根据实际问题选择合适的商务智能技术进行解决方案设计。
3. 情感态度价值观目标：学生树立正确的数据观念，认识到数据的价值和商务智能在现代商业决策中的重要性；培养学生勇于探索、创新的精神，提高学生解决实际问题的能力。
二、教学内容
本课程的教学内容主要包括以下几个部分：
1. 商务智能基本概念：介绍商务智能的定义、发展历程和应用领域。
2. 数据挖掘技术：讲解数据挖掘的基本方法、算法和应用，如分类、聚类、关联规则挖掘等。
3. 数据可视化：介绍数据可视化的基本概念、方法和工具，如柱状图、折线图、饼图等。
4. 预测分析：讲解预测分析的基本方法、技术和应用，如时间序列分析、回归分析等。
5. 商务智能系统设计与实施：介绍商务智能系统的设计流程、关键技术和支持工具。
6. 实战案例分析：分析实际商务智能应用案例，让学生了解商务智能在企业运营中的价值。
三、教学方法
本课程采用多种教学方法，以激发学生的学习兴趣和主动性：
1. 讲授法：讲解商务智能的基本概念、技术和应用，为学生提供系统的知识体系。 2. 案例分析法：分析实际商务智能应用案例，让学生了解商务智能在企业运营中的价值。
3. 讨论法：学生分组讨论，培养学生的团队协作能力和解决问题的能力。
4. 实验法：让学生动手实践，运用商务智能工具进行数据挖掘、分析和可视化。
四、教学资源
为实现课程目标，我们将采用以下教学资源：
1. 教材：《商务智能理论与实践》，为学生提供系统的商务智能知识。
博士课程数据挖掘理论与技术教学大纲 (1)
百度文库 - 让每个人平等地提升自我！
1 四川大学计算机学院计算机应用专业博士研究生课程
数据挖掘理论,系统与技术
教学大纲
课程名称 数据挖掘理论、系统与技术
英文名称 Data mining ：Theory ，System and Techniques
学分 3 学时数 4 X 18 =72
任课教师及职称 ： 唐常杰， 教授 ，博士生导师
实用对象：计算机应用专业数据库方向博士生或其它相关方向的博士。
教学目的和要求
通过本课程学习，学生应该：
(1) 深入了解数据库挖掘基础理论、基本技术及相关数学工具（如概率分析，贝叶斯分类方法，线性回归、小波分析等），了解数据挖掘领域发展趋势，了解数据挖掘技术最新进展和前沿成果，并能作出评价。
(2) 深入地掌握1-2热点的理论和技术；了解主流数据挖掘系统的特点、以及安装、使用和开发技术，能够使用典型的挖掘工具。
(3) 数据库方向的博士可以在其中一个方向上选定博士论文题目，作出博士论文的开题报告，通过本课程的学习，撰写一篇论文。
学习本课程的学生须：
1．完成指定参考文献的阅读。
2．选定一个题目作理论联系实际的研究，完成相关系统原型开发或试验程序设计，作完有关试验。
3．就某一内容（相关章节加上相关文献）做一次30—60分钟的presentation, 占总成绩的20%。
4．选定一个题目作理论联系实际的研究，完成相关程序开发，作完有关试验。数据库方向的博士生可以在其中一个方向上选定博士论文题目，作出一篇论文并 投稿到有关杂志，既作为本课程的学期论文，又可作为博士论文的开题报告。
5．期末考试。以论文为答卷，根据论文质量（如发表情况或专家评审结论）占总成绩的80%。
课程主要内容：
1 百度文库 - 让每个人平等地提升自我！
2 (1) 每年VLDB,WAIM,DASFAA等国际数据库会议论文集的论文选集。选择其中几个新颖的方向和课题。如基因表达式编程、信息生物学相关的知识发现技术等等。
任务驱动教学模式在计算机教学中运用[论文]
![任务驱动教学模式在计算机教学中运用[论文]](https://360docs-1393072327.cos.ap-beijing.myqcloud.com/47a96add3186bceb19e8bb7d.webp)
浅谈任务驱动教学模式在计算机教学中的运用
“任务驱动”是适用于学习操作类的知识和技能，尤其适用于学习计算机应用方面的知识和技能的一种教学法。其案例教学适合具有较强的理论性和实践性的数据仓库与数据挖掘课程。
任务驱动 教学模式 计算机教学
理论知识难以融会贯通、课内实验过于模式化和教学内容与学生的技能与软件企业要求存在差距是传统教学在数据仓库与数据挖掘课程的缺点，要改正这些缺点，可在课程中采用任务驱动案例教学法，选取贴近企业的项目为任务，通过案例去讲解任务中的知识点，培养学生的创造能力，并跟学生说明任务驱动案例教学法的实施过程及注意事项。
数据仓库与数据挖掘技术在20世纪80年代出现，于90年代快速发展。它的出现与发展是满足信息和数据深度处理的结果，其本身又能充分体现信息的价值，并广泛应用于社会各行业。
“任务驱动”是适用于学习操作类的知识和技能，尤其适用于学习计算机应用方面的知识和技能的一种教学法。其案例教学适合具有较强的理论性和实践性的数据仓库与数据挖掘这样的课程，有完整的案例贯通课程，学生才能将所学的理论知识融会贯通，应用于实际。案例教学不仅可以培养学生解决问题的能力，也可以增强学生对实际问题建模的逻辑思维能力，激发学生参与学习过程的主动性，因为通过案例，学生会带着问题学习，并在学习中逐步分析、解决问题，缩小理论和实践的落差，使创新能力得到提高。 一、数据仓库与数据挖掘的现状
数据仓库和数据挖掘是为计算机专业高年级学生开设的一门具有很强理论性和实用性的专业课，目标是培养学生创造性解决实际决策问题的能力，它的特点要求学生具备较强的逻辑思维和编程开发能力。由于数据仓库和数据挖掘有许多的技术和方法是开放式的或仍处于探索阶段，所以学生不能只掌握基本概念和方法，还要了解该门学科中的问题和有待拓展的研究方向。这样，学生才能对这学科有一个广博适度的概览，提高自主学习能力。
1.课程规划不合理导致学生难以将理论知识融会贯通。目前，大部分设有计算机专业的高校将数据仓库和数据挖掘这门课安排在其他课程学完之后，割断了该学科与其他面向对象的语言联系。虽然在设计思路和方法上大不相同，但该学科是一门高级编程课程，具有理论性和实践性，所以这种授课安排是不科学的。从教学内容上看，只有案例教学才能适用于知识结构复杂、专业性强的数据仓库和数据挖掘课程教学，只有通过案例，学生才能将众多理论知识融会贯通，理解应用于实际中的一些复杂专业术语。
为什么人前进的路总是被自己挡住-熊辉(数据挖掘)
67熊 辉
美国罗格斯·新泽西州立大学为什么人前进的路总是被自己挡住
总算有时间写点东西，发表在学术版1上是因
为这里有一群2010年的保送生。科大（中国科学技
术大学）众多前辈都在心里保留着一盏希望的灯，
无论境遇多么艰难，科大人都不曾放弃希望，放弃
努力。
阿Ｑ精神
1995年，我从科大本科毕业后，怀着一个做
雅皮士(yuppies)的想法来到深圳，想着娱乐赚钱两关键词：困境 锐意进取
不误。一年下来把在科大时没钱玩、没时间玩的事
遍历了一番后，发现剩下的是无边的空虚和对前途
的迷惘。每天写同样的代码，没有进步，没有成就
感，创业又没有本钱和人脉关系，第一次感到了人
生的无助。突然对所有娱乐失去了兴趣，开始宅在
家里遍历古文,《鬼谷子》、《武经七书》、《史
记》……
某天，我在一本科技刊物上看到一篇关于数据
分析研究的未来与发展的文章，刹那间，觉得数据
分析必定和自己有些关系，自己就该干这行，不就
是从历史预测未来嘛，这个是我的强项啊（高中时
历史成绩拔尖）。于是萌生了去国外读博士搞研究
的念头。
在联系出国期间，我受到的打击比想象的大。
联系了十几所大学，只拿到了美国科罗拉多州立大
学(Colorado State University)的半奖。在当时，如果
没有全奖是很难拿到签证的。美国驻广州领事馆以
“有移民倾向”为由拒签。最后我去了新加坡国立
大学。在新加坡国立大学的一年中，我认真学习了
数据挖掘(data mining)方面的经典文章，了解了美国
所有的数据挖掘研究小组，然后把他们毕业生的研
究陈述收集起来，反复读，精心准备去美国的申请
材料。期间不乏质疑的声音：“申请美国的计算机
科学专业是很难的，能拿到前50名大学的全奖就算
‘大牛’，怎么看都觉得你离‘大牛’很远”（我
在科大是“不出国派”，而且成绩中等）。我是很
1
中国科大校友神州网的一个板块栏目，本文源自作者自传的一部分。
68有阿Ｑ精神的，我向来是把怀疑当作前进的动力
的，不怕，就申请前50名的全奖。我只联系了数据
数据挖掘课程论文---关联分析
学生超市购买商品的关联性分析
前言
“啤酒与尿布”是超市商品布局的一个经典案例，它是说在美国的沃尔玛超市中，将啤酒和尿布这两个看起来毫不相关的物品摆放在相邻的位置。其原因就是沃尔玛通过大量的数据分析，发现有非常多的年轻爸爸在购买尿布的时候会顺手购买一些啤酒，因此沃尔玛将这两样完全没有联系的商品放在了一起。这是关联分析在商业中一个非常成功的案例。
关联分析在超市中的应用，不仅仅局限在上述的沃尔玛的对超市商品布局的改善，特别针对于我校学生超市的特点，应用关联分析能够了解学生的购物特点及习惯，从而改善超市环境，提高收益。
我校学生超市的特点：
1. 规模较小。通常情况下，位于学校的超市其规模通常较小，由于这个特点，使得学生超市的布局改善的空间非常小。
2. 商品相对较为单一。作为学生超市，其服务对象基本都是学生，针对学生的特点，学生超市的商品通常以日用品为主，主要包括衣食住行中的食和住，此外有比较多的学习用品。
我校学生在学生超市消费的特点：
1. 购物以食物、生活用品和学习用品为主。
2. 购物时间比较集中。围绕着上课，学生在学生超市购物的时间主要集中在上午上课前、中午放学后、下午放学后以及晚自习后。
3. 在超市停留时间较短。通常情况下，我校学生在超市购物停留时间较短，更多的都是有目的性的购物。
正因为以上学生超市和学生购物的特点，我们在做关联分析的时候将商品主要集中在了食物、日用品和学习用品上。数据来源于我校学生实验超市，采集了2012年9月21日——9月30日的数据。
数据整理
我们所得到的数据主要存在的问题包括重复记录、存在退货等，因此主要使用EXCEL对存在重复记录和退货的情况处理。删除重复记录，使得每一项小票（代表一个ID）说购买的某种商品的记录都是1次，从而避免数据重复对分析结果的干扰。而对于退货的商品，这去除该项记录。经过这两项的整理，最后共得到有效的商品消费记录为45006项。
关联分析
基于学习分析的大学生深度学习数据挖掘与分析
基于学习分析的大学生深度学习数据
挖掘与分析水
颜磊１ 祁冰２
（１．海南大学网络与教育技术中心，海南海口５７２００８；
２．海南工商职业学院信息工程系，海南海口５７０２２８）
摘要：在信息化时代的学习中，网络化学习是大学生学习模式的重要组成部分。在网络学习平台上如何利用学
习分析技术来收集学生学习大数据，从而引导学生开展深度学习？针对这一问题，文章选取某所高校，利用网
络教学平台收集了学生学习及教师教学的大数据，将这些数据根据深度学习过程意向模型的三个部分进行分类，
采用具有学习分析的定量研究方法对网络化学习中教师在线备课行为、学生自主学习行为、教师在线指导行为、
学生学习反馈行为、师生交互行为进行量化，研究这些行为与深度学习过程意向模型之间相关性。
关键词：深度学习意向模型；学习分析； 学习行为；相关性
【中图分类号】Ｇ４０－０５７【文献标识码】Ａ【论文编号】１００９－－８０９７（２０１７）１２—００１ ＿０７［ＤＯＩ］１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００９－８０９７．２０１７．１２．００３
引言
信息技术的飞速发展，使得新成长起来的一代“数字土著”具有新的技能和认知特点，他
们的学习方式也由传统的接受式学习向自主化、个性化、信息化学习方式变革。在线学习、移
动学习、泛在学习等多种学习方式构成了一种混合式学习模式。然而，在混合式学习模式下学
生依然对“学习的本质”的理解有限、缺乏来自学校和教师方面的有效引导，导致了其学习方
式仍然以记忆为主，学习水平处于浅层学习状态。究其原因，是由于教师无法掌握每位学生的
学习程度，不能及时跟踪学生真实的学习情况，亦不能及时动态地调整学生的学习策略【１］。
针对这种现象，本研究试图针对大学生在不同学习环境下产生的学习数据进行挖掘，根据
这些数据评价学生是否达到深度学习，从而进一步分析在学习过程中学生深度学习行为的差异
及影响因素。为学习者开展深度学习提供支持，为教师制订深度学习策略提供实证基础。
基于R语言数据挖掘课程期末论文
数据挖掘技术与实验课程论文
西安欧亚学院
数据挖掘技术与实验课程论文
学生姓名 王川
学生学号 **************
所在分院 金融学院
专 业 经济统计学
班 级 统本统计13级管理统计方向
提交日期 二〇一六年6月25日
题 目 全国近20年来人口增长原因分析
数据挖掘技术与实验课程论文
摘 要
在“二胎政策”全面实施的背景下，我国人口增长形势将继续持续下去。而影响人口的增长的因素有人口出生率、婚姻登记数量、居民消费水平、参加生育保险人数和医疗发展程度有关。
对这些数据进行相关分析，结果显示这些因素和人口数量的增长可用多元线性回归方程表示，同时可用多因素方差分析，研究这些因素的不同水平是否对人口的增长产生显著影响。
R软件是一种开源的免费数据分析软件，功能强大，是数据分析工作者的首选软件之一。
关键词：R语言；多元线性回归分析；方差分析。
数据挖掘技术与实验课程论文
目 录
引言............................................................1
1.1 选题的背景和意义..................................1
1.2 研究方法与思路....................................1
正文...................................................2
2.1 前言..............................................2
2.2 数据分析..........................................2
2.2.1 数据预处理......................................2
2.2.2回归分析.........................................4
数据挖掘结课论文_袁博
数据挖掘课程论文
题目：数据挖掘中
神经网络方法综述
学 号：
专 业： 工业工程 名： 目 录
一、 引言 ........................................... 3
(一)数据挖掘的定义 ............................... 3
(二)神经网络简述 ................................. 3
二、神经网络技术基础理论 .......................... 3
(一)神经元节点模型 ............................... 3
(二)神经网络的拓扑结构 ........................... 4
(三)神经网络学习算法 ............................. 4
(四)典型神经网络模型 ............................. 5
三、基于神经网络的数据挖掘过程 .................... 6
(一)数据准备 ..................................... 6
(二)规则提取 ..................................... 7
(三)规则评估 ..................................... 8
四、总结 ........................................... 8 一、引言
(一)数据挖掘的定义
关于数据挖掘的定义不少， 其中被广泛接受的定义是： 数据挖掘是一个从不
完整的、不明确的、大量的并且包含噪声，具有很大随机性的实际应用数据中，
提取出隐含其中、 事先未被人们获知、 却潜在实用的知识或者模式的过程。 该定义 包含了一下几个含义： (1)数据源必须为大量的、真正的并且包含噪声的；
数据挖掘技术在高校教学管理论文
数据挖掘技术在高校教学管理中的应用
摘要： 高校在教学和管理中逐渐聚集了相当数量的数据资料，要充分的使用好这些数据资料研究技术对这些数据进行分析和挖掘，从中找出相对于教育教学和监督管理有关的知识，帮助管理者更好的做出决策，与此同时也能够促进学校合理设置课程、制定培养方案和有效管理学生，从而推动学校的全面发展。
abstract： colleges and universities has accumulated a
large amount of data gradually in the teaching and management，
it is necessary to make full use of these data material and
carry on the analysis and mining to these data， and finds
out the knowledge which is relative to the education and
teaching as well as the supervision and administration， help
managers to make better decisions， at the same time， it can
also promote the school to set up reasonable curriculum，
formulate training plan and effectively manage students， so
as to promote the all-round development of the school.
关键词： 数据挖掘；教学管理；关联规则
key words： data mining；teaching management；association