網(wǎng)絡(luò)教學(xué)中學(xué)生個(gè)性化信息服務(wù)研究

摘要:個(gè)性化的網(wǎng)絡(luò)教學(xué)系統(tǒng)是一個(gè)智能化的系統(tǒng)，通過(guò)對(duì)學(xué)生學(xué)習(xí)的情況、需求、能力、進(jìn)度、興趣等進(jìn)行分析，為每位學(xué)習(xí)個(gè)體提供個(gè)性化的學(xué)習(xí)方案。Web挖掘?yàn)槠鋵?shí)現(xiàn)個(gè)性化的服務(wù)提供了有效地工具。本文介紹了Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及其在網(wǎng)絡(luò)教學(xué)中的應(yīng)用，提出了基于Web日志挖掘的模型，并對(duì)該系統(tǒng)的主要實(shí)現(xiàn)模塊進(jìn)行了分析。

關(guān)鍵字:Web日志挖掘；網(wǎng)絡(luò)教學(xué)；個(gè)性化

中圖分類號(hào)：G420文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1672-3791(2012)02(c)-0000-00

1 引言

隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和信息技術(shù)的發(fā)展，以網(wǎng)絡(luò)為載體、利用數(shù)字電子化方式開(kāi)展的教學(xué)活動(dòng)逐漸成為了目前最為重要的教學(xué)形式，這種教學(xué)形式的真正優(yōu)勢(shì)在于能為學(xué)習(xí)者個(gè)體提供個(gè)性化的學(xué)習(xí)安排，而這種個(gè)性化的教育服務(wù)也勢(shì)必會(huì)進(jìn)一步促進(jìn)網(wǎng)絡(luò)教學(xué)的發(fā)展。

2 Web數(shù)據(jù)挖掘

Web數(shù)據(jù)挖掘，是在Web環(huán)境下數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用，是從Web的超鏈接結(jié)構(gòu)、網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容和使用日志中提取有用的模式和隱含信息。Web上信息的表現(xiàn)具有多樣性，這也就決定了Web挖掘任務(wù)同樣也具有多樣性。根據(jù)處理對(duì)象的不同，Web挖掘一般可以分為Web內(nèi)容挖掘、Web結(jié)構(gòu)挖掘和Web日志挖掘三類。本課題重點(diǎn)研究Web日志挖掘。

Web日志挖掘的主要任務(wù)是從Web的服務(wù)器日志中抽取有意義的信息和模式。Web日志挖掘處理的是在用戶和網(wǎng)絡(luò)交互的過(guò)程中抽取出來(lái)的第二手?jǐn)?shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)包括網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器訪問(wèn)記錄、代理服務(wù)器日志記錄、瀏覽器日志記錄、注冊(cè)信息、用戶對(duì)話等。對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘和分析可以幫助理解用戶的行為，進(jìn)而改進(jìn)載體站點(diǎn)的結(jié)構(gòu)或者為用戶提供個(gè)性化的服務(wù)。那么在網(wǎng)絡(luò)教學(xué)中應(yīng)用Web日志挖掘就可以通過(guò)挖掘相應(yīng)站點(diǎn)的日志文件獲取學(xué)習(xí)者的訪問(wèn)內(nèi)容、停留時(shí)間、訪問(wèn)頻度等，從而發(fā)現(xiàn)其學(xué)習(xí)訪問(wèn)模式等有用信息，進(jìn)一步提升整個(gè)網(wǎng)絡(luò)教學(xué)的品質(zhì)。

Web日志挖掘的研究圍繞著分析Web站點(diǎn)性能、理解用戶意圖和改進(jìn)Web站點(diǎn)設(shè)計(jì)三個(gè)應(yīng)用方面進(jìn)行，常用的技術(shù)主要有統(tǒng)計(jì)分析、關(guān)聯(lián)規(guī)則分析、序列模式分析、聚類與分類分析等。Web日志挖掘一般分為數(shù)據(jù)預(yù)處理、模式發(fā)現(xiàn)和模式分析三個(gè)基本階段。

2.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理階段

服務(wù)器端數(shù)據(jù)、客戶端數(shù)據(jù)和代理服務(wù)器端數(shù)據(jù)收集都是Web日志挖掘的數(shù)據(jù)源。數(shù)據(jù)預(yù)處理階段的主要任務(wù)是將各種數(shù)據(jù)源得到的使用信息、內(nèi)容信息和結(jié)構(gòu)信息轉(zhuǎn)換成適合數(shù)據(jù)挖掘和模式發(fā)現(xiàn)所需要的數(shù)據(jù)模型。數(shù)據(jù)預(yù)處理是在將日志文件轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)庫(kù)文件之后進(jìn)行的，是為了得到可用于挖掘的可靠和精確的數(shù)據(jù)。這個(gè)過(guò)程一般分為數(shù)據(jù)清洗、用戶識(shí)別、會(huì)話識(shí)別和路徑補(bǔ)充4個(gè)步驟。

1）數(shù)據(jù)清洗是指刪除日志文件中一些與挖掘任務(wù)無(wú)關(guān)的數(shù)據(jù)，包括刪除、合并某些記錄，處理用戶請(qǐng)求訪問(wèn)失敗的記錄等內(nèi)容。2）用戶識(shí)別的主要任務(wù)是處理多個(gè)用戶通過(guò)代理服務(wù)器或防火墻訪問(wèn)站點(diǎn)的情況，是將用戶和請(qǐng)求頁(yè)面相關(guān)聯(lián)的過(guò)程。3）會(huì)話識(shí)別的任務(wù)就是把屬于同一個(gè)用戶的同一次訪問(wèn)請(qǐng)求識(shí)別出來(lái)，也就是將用戶的訪問(wèn)記錄劃分成單個(gè)的會(huì)話。一般采用超時(shí)識(shí)別。4）路徑補(bǔ)充就是根據(jù)引用日志和網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)把訪問(wèn)日志中沒(méi)有記錄的用戶補(bǔ)充到用戶會(huì)話文件之中，確保獲得用戶完整的訪問(wèn)路徑。

2.2 模式發(fā)現(xiàn)階段

模式發(fā)現(xiàn)階段是Web日志挖掘的核心部分。經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)預(yù)處理之后，應(yīng)用一種合理的挖掘算法或綜合應(yīng)用不同的算法，如關(guān)聯(lián)規(guī)則分析、聚類和分類技術(shù)等，來(lái)處理“消噪”后的數(shù)據(jù)，最終發(fā)現(xiàn)用戶的訪問(wèn)模式和規(guī)律。

2.3 模式分析階段

Web日志挖掘的最后一步就是模式分析。通過(guò)模式挖掘之后，生成的規(guī)則數(shù)目龐大，表達(dá)晦澀，得不到很好的利用，這就需要對(duì)模式發(fā)現(xiàn)過(guò)程產(chǎn)生的規(guī)則和模式進(jìn)行過(guò)濾，通過(guò)模式分析和應(yīng)用技術(shù)處理之，選擇用戶易于理解和棘手的方式顯示出來(lái)。常用技術(shù)有可視化技術(shù)、聯(lián)機(jī)分析技術(shù)和智能查詢機(jī)制等。

3 網(wǎng)絡(luò)教學(xué)中的Web數(shù)據(jù)挖掘方法

3.1 關(guān)聯(lián)分析

關(guān)聯(lián)分析是尋找在同一個(gè)事件中出現(xiàn)的不同項(xiàng)的相關(guān)性。關(guān)聯(lián)分析發(fā)現(xiàn)關(guān)聯(lián)規(guī)則，運(yùn)用在Web挖掘環(huán)境中的關(guān)聯(lián)規(guī)則是指發(fā)現(xiàn)用戶會(huì)話中經(jīng)常被用戶一起訪問(wèn)的頁(yè)面集合，這些頁(yè)面之間沒(méi)有順序關(guān)系。購(gòu)物籃分析就是一個(gè)非常典型的關(guān)聯(lián)規(guī)則應(yīng)用，該應(yīng)用通過(guò)發(fā)現(xiàn)顧客放入“購(gòu)物籃”中不同商品之間的聯(lián)系來(lái)分析顧客的購(gòu)買習(xí)慣。在Web中，關(guān)聯(lián)規(guī)則作為啟發(fā)式規(guī)則，可以發(fā)現(xiàn)學(xué)習(xí)者對(duì)內(nèi)容頁(yè)面之間的訪問(wèn)關(guān)系，調(diào)整頁(yè)面之間的結(jié)構(gòu)關(guān)系，預(yù)測(cè)學(xué)習(xí)者可能訪問(wèn)的內(nèi)容，使其最快捷地訪問(wèn)到感興趣的內(nèi)容。在網(wǎng)絡(luò)教學(xué)中就可以利用關(guān)聯(lián)分析尋找各門課程之間的內(nèi)在聯(lián)系，根據(jù)A課程與B課程在一起瀏覽的情況，推導(dǎo)出Ａ和Ｂ在一起是起著積極作用還是負(fù)面影響，進(jìn)而可以選定課程之間的關(guān)聯(lián)，及時(shí)制定策略建立或刪除Ａ和Ｂ課程之間的關(guān)聯(lián)。

3.2 分類分析

分類分析是預(yù)先定義好幾個(gè)類，然后將數(shù)據(jù)項(xiàng)映射到某個(gè)類中去。在Web日志挖掘中使用分類能夠?qū)⒂脩襞渲梦募w屬到特定的用戶類別，建立數(shù)據(jù)各特定類別的用戶概圖。例如把學(xué)生的知識(shí)能力水平分成入門級(jí)、初級(jí)、中級(jí)和高級(jí)，利用分類技術(shù)將學(xué)習(xí)者投射到某一個(gè)級(jí)別中，為每個(gè)級(jí)別提供相應(yīng)的個(gè)性化資源和學(xué)習(xí)支持服務(wù)，還可以用于遠(yuǎn)程協(xié)作的學(xué)習(xí)小組分配。可以利用有監(jiān)督的歸納學(xué)習(xí)算法來(lái)實(shí)現(xiàn)這種分類。

3.3 聚類分析

分類與聚類是不同的兩種方法，分類中的類及相關(guān)屬性是預(yù)先定義好的，其目的是運(yùn)用分類算法將沒(méi)有劃分類別的數(shù)據(jù)標(biāo)記為特定的類標(biāo)號(hào)；而聚類中的類別事先并沒(méi)定義，其目的是將大量的個(gè)體數(shù)據(jù)，根據(jù)屬性之間的相似性，將原始數(shù)據(jù)集合劃分為若干個(gè)子集。在網(wǎng)絡(luò)教學(xué)中聚類是一個(gè)重要的方面，它幫助網(wǎng)站設(shè)計(jì)人員從用戶數(shù)據(jù)庫(kù)中發(fā)現(xiàn)不同的用戶群，并且用學(xué)習(xí)模式來(lái)刻畫不同的用戶群的特征。通過(guò)聚類分析可以幫助網(wǎng)站設(shè)計(jì)者更好地了解自己的用戶，使教學(xué)活動(dòng)能夠在一定程度上滿足學(xué)生的要求。

3.4 序列模式分析

序列模式指在事務(wù)之間尋找相應(yīng)的時(shí)序關(guān)系，在時(shí)序數(shù)據(jù)集中發(fā)現(xiàn)在時(shí)間上具有先后順序的數(shù)據(jù)項(xiàng)。根據(jù)序列模式的特點(diǎn)，利用序列模式分析技術(shù)我們可以對(duì)用戶的瀏覽趨勢(shì)進(jìn)行分析，在網(wǎng)絡(luò)教學(xué)中學(xué)生的課程學(xué)習(xí)是循序漸進(jìn)的，且具有一定的關(guān)聯(lián)和前后順序，進(jìn)行序列模式分析可以預(yù)測(cè)學(xué)生的未來(lái)訪問(wèn)模式，且有助于針對(duì)特定用戶群安排特定內(nèi)容，可以解決遠(yuǎn)程教育中針對(duì)各種層次學(xué)生進(jìn)行因材施教的問(wèn)題。

4 基于Web挖掘的個(gè)性化網(wǎng)絡(luò)教學(xué)系統(tǒng)

網(wǎng)絡(luò)教學(xué)作為一種基于Web的，以遠(yuǎn)程方式進(jìn)行的教學(xué)活動(dòng)，打破了過(guò)去教師、學(xué)生面對(duì)面、共集一堂的時(shí)間和空間的限制，使更多的人能夠享受到有限的社會(huì)教育資源，而引入個(gè)性化后的網(wǎng)絡(luò)教學(xué)將是一個(gè)智能化的系統(tǒng)，可以更多且及時(shí)地了解到學(xué)生的狀況、需求、能力差異、學(xué)習(xí)進(jìn)度、興趣愛(ài)好，并動(dòng)態(tài)地根據(jù)這些因素調(diào)整學(xué)習(xí)計(jì)劃及進(jìn)度，讓學(xué)生得到針對(duì)其個(gè)性化的教育。

4.1 系統(tǒng)模型

基于Web挖掘的個(gè)性化網(wǎng)絡(luò)教學(xué)系統(tǒng)設(shè)計(jì)思想是：通過(guò)獲取學(xué)習(xí)者在Web上的個(gè)人信息、學(xué)習(xí)行為信息和Web日志數(shù)據(jù)，如訪問(wèn)頻度、內(nèi)容、訪問(wèn)時(shí)間長(zhǎng)短及偏好，經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)預(yù)處理、模式發(fā)現(xiàn)找出有用的規(guī)則和模式進(jìn)行綜合分析，結(jié)合教學(xué)資源知識(shí)庫(kù)的信息，得出學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)過(guò)程的一般模式規(guī)律，對(duì)學(xué)習(xí)內(nèi)容和進(jìn)度進(jìn)行自動(dòng)組合，重構(gòu)頁(yè)面間鏈接，為學(xué)習(xí)者提供良好的個(gè)性化服務(wù)，使學(xué)習(xí)者更好地發(fā)展自我。根據(jù)上述的設(shè)計(jì)思想，提出一種基于Web日志挖掘的個(gè)性化遠(yuǎn)程教育系統(tǒng)模型，如圖1所示。

4.2 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

4.2.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊

數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊負(fù)責(zé)對(duì)服務(wù)器端的訪問(wèn)日志進(jìn)行預(yù)處理，以得到滿足Web日志挖掘要求的事務(wù)數(shù)據(jù)。主要是根據(jù)挖掘任務(wù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、用戶識(shí)別、會(huì)話識(shí)別和事務(wù)識(shí)別。

1）數(shù)據(jù)清洗 數(shù)據(jù)清洗是整個(gè)預(yù)處理的基礎(chǔ)，主要是將有噪聲的、不一致的、冗余的數(shù)據(jù)從Web訪問(wèn)日志中清除或合并?？梢圆捎每v向縮減和橫向縮減進(jìn)行清洗，例如當(dāng)學(xué)習(xí)者對(duì)某個(gè)頁(yè)面發(fā)出訪問(wèn)請(qǐng)求時(shí)，這個(gè)頁(yè)面中的圖形、腳本、圖像等資源就會(huì)被自動(dòng)下載，并寫入日志數(shù)據(jù)中，但在網(wǎng)絡(luò)教學(xué)網(wǎng)站中，只有包含教學(xué)內(nèi)容的HTML文件與用戶會(huì)話有關(guān)，而后綴名為.jpg，.gif和.jpeg的圖片文件，后綴名為.wav的音頻文件以及后綴名為.js和.cgi的腳本文件都屬于噪聲信息。這時(shí)我們就可以利用縱向縮減中的后綴過(guò)濾法進(jìn)行數(shù)據(jù)清理。2） 用戶識(shí)別 用戶識(shí)別是為了得到同一用戶訪問(wèn)的所有路徑的集合。用戶識(shí)別在對(duì)用戶進(jìn)行訪問(wèn)模式挖掘或聚類分析時(shí)尤為重要，因?yàn)槿后w是由個(gè)體組成的，只有對(duì)個(gè)體有了詳細(xì)的認(rèn)識(shí)才能清楚地識(shí)別群體特征。3）會(huì)話識(shí)別 一個(gè)會(huì)話是學(xué)習(xí)者從進(jìn)入到離開(kāi)網(wǎng)絡(luò)教學(xué)站點(diǎn)這段時(shí)間內(nèi)的一組網(wǎng)頁(yè)訪問(wèn)，可以根據(jù)學(xué)習(xí)者登陸系統(tǒng)、完成學(xué)習(xí)、最后退出的過(guò)程來(lái)識(shí)別會(huì)話。Web日志中存儲(chǔ)著大量的訪問(wèn)信息，時(shí)間跨度大，一名學(xué)習(xí)者可能在此期間多次訪問(wèn)了該站點(diǎn)，那么會(huì)話識(shí)別的意義就在于可以將不同時(shí)間段內(nèi)的學(xué)習(xí)者訪問(wèn)區(qū)分開(kāi)，將學(xué)習(xí)者多次訪問(wèn)的頁(yè)面劃分成多次用戶會(huì)話。會(huì)話的劃分有多種方法，有基于時(shí)間劃分的，有基于站點(diǎn)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)劃分的。而最為常用的方法就是通過(guò)設(shè)置一個(gè)用戶在站點(diǎn)的持續(xù)時(shí)間或頁(yè)面停留時(shí)間閾值來(lái)識(shí)別用戶會(huì)話，如果請(qǐng)求時(shí)間超過(guò)閾值則認(rèn)為新會(huì)話開(kāi)始。4）路徑補(bǔ)充：由于本地緩存和代理服務(wù)器緩存的存在，使得難以識(shí)別學(xué)習(xí)者訪問(wèn)的網(wǎng)頁(yè)序列，而路徑補(bǔ)充就是補(bǔ)全那些不完整的學(xué)習(xí)者訪問(wèn)序列。路徑補(bǔ)充可以遵循一些原則，比如通過(guò)在網(wǎng)頁(yè)的標(biāo)志中設(shè)置過(guò)期時(shí)間，使得本地緩存失效，這樣就可以保證Web日志記錄中保存了用戶的真實(shí)訪問(wèn)路徑；還可以結(jié)合訪問(wèn)日志、引用日志、代理日志和網(wǎng)站拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)來(lái)實(shí)現(xiàn)路徑補(bǔ)充。在完成數(shù)據(jù)預(yù)處理之后會(huì)就能得到網(wǎng)絡(luò)教學(xué)系統(tǒng)中的Web訪問(wèn)事務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)，學(xué)習(xí)者對(duì)網(wǎng)絡(luò)教學(xué)站點(diǎn)的訪問(wèn)情況都將存儲(chǔ)在Web訪問(wèn)事務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)中，每一個(gè)事務(wù)是一組內(nèi)容頁(yè)面的集合，代表著學(xué)習(xí)者一次有意義的訪問(wèn)。

4.2.2 Web挖掘引擎模塊

在Web事務(wù)庫(kù)中已經(jīng)存儲(chǔ)了數(shù)據(jù)預(yù)處理的結(jié)果，下一步就可以離線利用統(tǒng)計(jì)分析和聚類方法進(jìn)行Web事務(wù)庫(kù)挖掘。

1）統(tǒng)計(jì)分析 統(tǒng)計(jì)分析是Web挖掘中最基本的方法，也是分析用戶行為最常用的方法。通過(guò)記錄學(xué)習(xí)者經(jīng)常訪問(wèn)的URL，跟蹤統(tǒng)計(jì)學(xué)生訪問(wèn)次數(shù)、總停留時(shí)間、該學(xué)習(xí)者的課程數(shù)、計(jì)算學(xué)習(xí)者對(duì)哪些課程停留時(shí)間較長(zhǎng)等，得到學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)特征風(fēng)格，建立和完善學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)模型，建立學(xué)習(xí)者個(gè)性數(shù)據(jù)庫(kù)，為不同的學(xué)習(xí)者提供合適的學(xué)習(xí)策略提供幫助。2）聚類分析 將物理或者抽象對(duì)象的集合分組成為類似的對(duì)象組成的多個(gè)類的過(guò)程稱為聚類，其目標(biāo)就是在相似的基礎(chǔ)上收集數(shù)據(jù)來(lái)分類。聚類分析不需要預(yù)先定義類的特點(diǎn)或?qū)傩裕菑挠脩舻脑L問(wèn)行為中發(fā)現(xiàn)潛在性的知識(shí)，從而能更好地體現(xiàn)智能性。頁(yè)面（資源）聚類和學(xué)生聚類是實(shí)現(xiàn)個(gè)性化網(wǎng)絡(luò)教學(xué)最為重要的兩種方法。如果通過(guò)聚類發(fā)現(xiàn)若干個(gè)網(wǎng)頁(yè)屬于同一網(wǎng)頁(yè)（資源）聚類，當(dāng)學(xué)生訪問(wèn)其中一頁(yè)（資源）時(shí)，可推薦類中其它頁(yè)面（資源）。當(dāng)學(xué)習(xí)者具有相似的學(xué)習(xí)習(xí)慣或?qū)W習(xí)興趣時(shí)，可以利用學(xué)生聚類法對(duì)他們提供相同的個(gè)性化服務(wù)。

4.2.3 知識(shí)庫(kù)應(yīng)用模塊

應(yīng)用統(tǒng)計(jì)分析、關(guān)聯(lián)規(guī)則分析、分類和聚類技術(shù)和序列模式等挖掘算法對(duì)Web事務(wù)庫(kù)進(jìn)行了挖掘和分析，其結(jié)果存放在知識(shí)庫(kù)中，此時(shí)網(wǎng)站設(shè)計(jì)者可利用知識(shí)庫(kù)中的信息和模式為學(xué)習(xí)者提供合適的學(xué)習(xí)策略和學(xué)習(xí)建議，進(jìn)一步改進(jìn)網(wǎng)站結(jié)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)真正意義上的個(gè)性化信息服務(wù)。

5 結(jié) 語(yǔ)

Internet技術(shù)的發(fā)展和網(wǎng)絡(luò)的普及擴(kuò)展了數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用范圍，利用Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)教學(xué)網(wǎng)站上的各種數(shù)據(jù)源進(jìn)行挖掘，把握用戶的興趣，有助于開(kāi)展網(wǎng)站信息推送服務(wù)以及個(gè)人信息的定制服務(wù)。

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