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摘要：針對傳統網絡教育方向選取方法在向用戶推薦網絡教育方向中存在選取方法不準確，用戶滿意度低的問題，提出基于大數據的網絡教育方向選取方法。采用基于本體樹的個性化網絡教育方向推薦算法構建學生特征行為概念本體樹和網絡教育資源特征概念本體樹，對不同網絡教育資源本體樹的關聯度進行計算。給出算法流程模型圖，該算法實現過程中將網絡教育資源的特征概念與數據庫中的網絡教育資源進行相似度匹配，實現學生用戶對網絡教育資源的個性化選擇，將學生用戶偏好相似度運用到網絡教育方向選取過程中，有利于實現網絡教育方向的個性化選取。實驗結果說明，所提方法可為用戶選取正確的網絡教育方向，具有較高的準確率和召回率，用戶滿意度高。

關鍵詞：大數據；網絡教育；方向選取；特征概念；本體樹；相似度

0引言

隨著科學技術的發展，互聯網和教育也在逐漸互相融合，網絡教育已成為社會進步的發展趨勢。將大數據技術運用到網絡教育中能逐步完善教育體系改革[1]，革新傳統教育在教學中存在時間及空間局限的問題，運用大數據技術處理海量的教學資源，對相關資源進行整合可提高網絡教育資源的利用效率。傳統平均值的網絡教育方向選取方法存在選取結果用戶滿意度低、選取方法不當的問題，本文提出基于大數據的網絡教育方向選取方法，實現用戶對網絡教育方向的精確選取。

1基于大數據的網絡教育方向選取方法

本文基于大數據的網絡教育方向選取方法，采用基于本體樹的個性化網絡教育方向推薦算法，實現網絡教育方向的準確選取。本文方法利用本體樹對學生用戶和網絡教育資源采取本體描述，得到學生行為概念和網絡教育資源特征概念本體樹，將數據挖掘算法運用其中，將用戶需要的內容推送給用戶，實現網絡教育方向的個性化推薦。分別對學生用戶和網絡教育資源進行本體樹構建，可以得到用戶對網絡教育資源的選擇結果，再根據學生用戶對網絡教育資源的需求將與其相類似的網絡教育資源推薦給學生用戶。同樣的網絡教育資源特征概念本體樹也會尋找網絡資源間的聯系[2]，方便學生對網絡教育方向進行選擇。

1.1構建學生特征行為概念

本體樹在大數據環境下，學生用戶在對網絡教育資源A進行搜索時，學生特征行為概念本體樹會將與網絡教育資源A相關的教學資源推薦給學生用戶，根據學生用戶的學習方式和學習時間推送適當的網絡教育資源。本文采用OWL本體構建方法構建學生特征行為概念本體樹對學生學習的特征進行描述[3]，并對學生行為本體樹的相似度進行計算。1.2構建網絡教育資源特征概念本體樹網絡教育資源可以采用網絡教育資源特征概念本體樹描述，網絡教育資源特征對應概念本體樹相應的特征概念節點[4]。本文采用OWL本體樹構建方法對網絡教育資源本體樹進行構建，將每一種網絡教育資源都描述成網絡資源教育本體樹，對不同網絡教育資源本體樹的關聯度進行計算。

1.3網絡教育方向選取方法流程模型設計和實現

1.3.1方法流程模型圖學生用戶對網絡教學資源A進行搜索時，可以采用網絡教育資源特征概念本體樹將網絡教育資源的特征概念與數據庫中的網絡教育資源進行相似度匹配[5]，將匹配結果從大到小進行排列構成網絡教育資源列表，用于學生用戶選取適合自己的網絡教育方向，根據自己學習行為尋找適合的網絡教育資源類型，最后將網絡教育資源列表和適合學生的網絡教育資源方向推薦給用戶，實現學生用戶對網絡教育資源的個性化選擇[6]。

1.3.2方法實現1）計算特征概念節點相似度2）算法描述1.4網絡教育方向選取實現將學生用戶的偏好相似度用于基于大數據的網絡教育選取過程中，有利于實現網絡教育方向的個性化推薦。將每位學生用戶的偏好矩陣EQ視為n維向量，通過計算n維向量中余弦夾角的方法，得到學生用戶對本文基于大數據的網絡教育方向選取方法的偏好相似度[7]。

2實驗結果與分析

2.1用戶使用情況調查實驗為了檢測不同用戶對網絡教育方向選取方法推薦的網絡教育資源的主觀感受，通過用戶滿意度調查問卷評估不同方法的用戶滿意度情況。調查問卷中包括四種情況：情況1：推薦的網絡教育資源都非常符合我的興趣，是我想找的；情況2：推薦的網絡教育資源大部分滿足我的興趣；情況3：推薦的教育資源很多不滿足我的興趣；情況4：不知道為什么會推薦這些資源給我，我不感興趣。實驗隨機選擇某大學的100名學生，發放100份調查問卷，回收100份調查問卷，統計學生對本文方法以及傳統平均值網絡教育方向選取方法推薦的各項情況的勾選次數。

2.2不同資源數量對準確率和召回率的干擾實驗通過準確率檢測本文基于大數據網絡教育方向選取方法的預測用戶行為的查準率，通過離線實驗得到方法的準確率，同時實施定量運算。將為用戶選取的網絡教育資源基于用戶是否感興趣以及方法是否為該用戶實施準確選取進行分析。定度。

2.3選取滿意度檢測用戶的滿意度是評估網絡教育方向選取方法是否滿足用戶需求的關鍵參數。實驗分別采用本文方法和傳統平均值選取方法為用戶實施網絡教育方向選取服務，基于用戶對選取結果滿意度的評估。

3結論

本文提出基于大數據的網絡教育方向選取方法。實驗結果表明，相比傳統的平均值選取方法，本文方法提高了用戶對選取結果的滿意度，增強了網絡教育資源的應用價值。

參考文獻

[1]彭飛霞.MOOC時代遠程教育品牌營銷與擴散：兼論教育大數據的調節作用[J].成人教育，2016，36（3）：41⁃46.

作者：楊楨；從傳鋒 單位：重慶師范大學涉外商貿學院