[摘要]大數(shù)據(jù)時(shí)代，科技的發(fā)展為教育帶來了巨大變革，教育更關(guān)注學(xué)習(xí)者的需求，更關(guān)注學(xué)習(xí)者能力提升及綜合素質(zhì)的發(fā)展，數(shù)據(jù)挖掘支持的高校教學(xué)變革勢(shì)在必行。提出一種挖掘高校教學(xué)網(wǎng)站頻繁訪問節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)的新方法MFITTSSW，使該方法可以單遍掃描數(shù)據(jù)集以獲得推薦模式。通過網(wǎng)站應(yīng)用實(shí)踐，發(fā)現(xiàn)該方法可以有效關(guān)注學(xué)習(xí)者個(gè)體發(fā)展需求，對(duì)大數(shù)據(jù)時(shí)代進(jìn)行高校教學(xué)變革具有重要意義。
　　 [關(guān)鍵詞] 大數(shù)據(jù);數(shù)據(jù)挖掘;高校教學(xué)
　　 [中圖分類號(hào)]  G642                  [文獻(xiàn)標(biāo)志碼]  A                       [文章編號(hào)]  2096-0603（2018）34-0048-02
　　 隨著現(xiàn)代信息技術(shù)的發(fā)展，“教育信息化”與人們?nèi)粘Ｉ�活的�?lián)系越來越緊密。教育信息化的改革與發(fā)展，使其成為教育發(fā)展的重點(diǎn)。如，電子白板、在線課程、各種多媒體應(yīng)用軟件、Web考試系統(tǒng)以及高校教學(xué)網(wǎng)站技術(shù)相當(dāng)成熟。但在考試難度控制、題庫(kù)選擇等方面還存在一定的問題，主要是題庫(kù)選題方法是隨機(jī)的，考試的一些重要參數(shù)無法統(tǒng)計(jì)，很難實(shí)現(xiàn)對(duì)考試的客觀評(píng)價(jià)，另外，高校學(xué)生尤其是新生在選課以及對(duì)自己的專業(yè)考慮不足，很難正確選擇自己需要的課程，很難選擇自己喜歡的教學(xué)內(nèi)容。歸根到底，這些信息化技術(shù)最大的不足之處就是缺乏對(duì)數(shù)據(jù)信息的分析，發(fā)掘數(shù)據(jù)是否有關(guān)系，然后透過數(shù)據(jù)之間的關(guān)系來進(jìn)行相關(guān)內(nèi)容的推薦。而在如今的大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)以驚人的速度增長(zhǎng)，人們的生活方式和生產(chǎn)方式也發(fā)生著前所未有的變化，這些新特點(diǎn)也是當(dāng)前的教學(xué)改革、課程教學(xué)方向的熱點(diǎn)。大數(shù)據(jù)具有三個(gè)特征：數(shù)據(jù)量大、數(shù)據(jù)產(chǎn)生得快、數(shù)據(jù)具有多樣性。首先，由于高校課程選擇數(shù)據(jù)、課程考核數(shù)據(jù)、評(píng)估數(shù)據(jù)和學(xué)習(xí)者數(shù)據(jù)等規(guī)模都非常大，因此用來分析的數(shù)據(jù)量非常龐大，并且在分析這些數(shù)據(jù)的過程中會(huì)產(chǎn)生新的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)通常在運(yùn)行過程中是指數(shù)倍增長(zhǎng)，往往超出一般數(shù)據(jù)庫(kù)軟件所能捕捉、存儲(chǔ)和分析的數(shù)據(jù)量。其次，大數(shù)據(jù)往往是在課程選擇、課程考核和分析等過程中新產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)是實(shí)時(shí)、在某一時(shí)間段數(shù)據(jù)量龐大，而不是事件發(fā)生后去采集的。再次，大數(shù)據(jù)擁有非常多的數(shù)據(jù)類型，選課、考試以及觀看教學(xué)視頻中的每個(gè)步驟都可以跟蹤采集相關(guān)學(xué)習(xí)行為的數(shù)據(jù)，如選課的路徑模式、觀看教學(xué)視頻時(shí)間長(zhǎng)度、測(cè)試數(shù)據(jù)的分?jǐn)?shù)、通過率、課程討論論壇數(shù)據(jù)等數(shù)據(jù)采集、轉(zhuǎn)換很困難，需要高質(zhì)量的軟硬件環(huán)境。從以上三點(diǎn)我們可以發(fā)現(xiàn)，大數(shù)據(jù)背景下，課程的選課模式、學(xué)習(xí)模式、教學(xué)考核模式等是通過挖掘大量相關(guān)數(shù)據(jù)從而科學(xué)地進(jìn)行課程建設(shè)和改革的，從而提高教師教學(xué)和學(xué)生自主學(xué)習(xí)效率。而選課教學(xué)網(wǎng)站的數(shù)據(jù)挖掘不可能對(duì)所有數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，只能通過挖掘近期數(shù)據(jù)的關(guān)鍵信息，從頻繁被訪問的節(jié)點(diǎn)信息，找出數(shù)據(jù)摘要。從而推薦相應(yīng)選課內(nèi)容以及學(xué)習(xí)內(nèi)容。國(guó)內(nèi)外的一些專家學(xué)者在網(wǎng)站頻繁訪問節(jié)點(diǎn)挖掘方面提出的算法有FTP-DS、DSM-MFI等，彌補(bǔ)了傳統(tǒng)頻繁項(xiàng)集挖掘中多遍速掃描數(shù)據(jù)集和基于磁盤存儲(chǔ)不足的缺陷。雖然這些算法都可以滿足數(shù)據(jù)流挖掘中單遍掃描數(shù)據(jù)和基于內(nèi)存存儲(chǔ)的特點(diǎn)，但是這些應(yīng)用滑動(dòng)窗模型挖掘數(shù)據(jù)流頻繁訪問節(jié)點(diǎn)算法同樣存在著挖掘效率不高和內(nèi)存存儲(chǔ)數(shù)據(jù)量過大的問題。
　　 本文針對(duì)滑動(dòng)窗挖掘模型中存在的不足，提出基于時(shí)間和事務(wù)雙敏感的滑動(dòng)窗TTS作為概要結(jié)構(gòu)，從而有效綜合滑動(dòng)窗模型的優(yōu)點(diǎn)。并構(gòu)建后綴樹作為基于內(nèi)存的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)存儲(chǔ)到來的訪問節(jié)點(diǎn)，通過壓縮后綴樹（CST）方法減少內(nèi)存中樹型結(jié)構(gòu)所占用的空間，使算法MFITTSSW可以在單遍掃描數(shù)據(jù)集的基礎(chǔ)上挖掘滑動(dòng)窗中的頻繁訪問節(jié)點(diǎn)。文中主要討論如何確立數(shù)據(jù)的高效存儲(chǔ)、如何確保數(shù)據(jù)的高質(zhì)量性以及如何對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘以保障課程選課和學(xué)生學(xué)習(xí)質(zhì)量。
　　 一、問題定義
　　 設(shè)Ψ={i1，i2，…，im}為項(xiàng)的集合。項(xiàng)集X是Ψ的非空子集，k-項(xiàng)集是包含k個(gè)項(xiàng)的子集，可以用（x1，x2，…，xk）表示。帶有唯一標(biāo)識(shí)（tid）的事務(wù)T和項(xiàng)的集合由〈tid，（x1，x2，…，xq）〉表示，其中xi∈Ψ，■i=1，2，3，…，q。將數(shù)據(jù)流分為固定事務(wù)數(shù)量的窗口，稱為基本窗，記為Bi。一個(gè)基本窗Bi是由k個(gè)事務(wù)組成，基本窗由窗的標(biāo)識(shí)Bid唯一確定。
　　 二、時(shí)間和事務(wù)雙敏感的滑動(dòng)窗模型
　　 時(shí)間敏感的滑動(dòng)窗模型是以時(shí)間為基本單位，如一分鐘或一小時(shí)。然而，由于數(shù)據(jù)流的概念漂移性，在應(yīng)用時(shí)間敏感滑動(dòng)窗模型時(shí)，在某一個(gè)或者某幾個(gè)時(shí)間單位中存在沒有事務(wù)或者只存在一個(gè)事務(wù)的情況。但是以時(shí)間敏感的滑動(dòng)窗為概要設(shè)計(jì)的算法不得不處理每一個(gè)時(shí)間單元的事務(wù)，這樣就極大地浪費(fèi)了CPU處理時(shí)間。
　　 事務(wù)敏感的滑動(dòng)窗模型相對(duì)于時(shí)間敏感的滑動(dòng)窗有一定的優(yōu)勢(shì)，然而事務(wù)敏感的滑動(dòng)窗模型存在無法適當(dāng)?shù)亩�義事務(wù)塊大小的問題。用戶定義過大的事務(wù)單元塊時(shí)，會(huì)對(duì)內(nèi)存造成極大的壓力，不利于處理;當(dāng)用戶定義較小的事務(wù)單元塊時(shí)，處理又過于頻繁，造成CPU資源的浪費(fèi)。
　　 時(shí)間和事務(wù)雙敏感的滑動(dòng)窗模型TTS（Time and Transaction Sensitive sliding window）是同時(shí)限制時(shí)間和事務(wù)數(shù)量的滑動(dòng)窗，它包括最小限定事務(wù)數(shù)y、限定的時(shí)間單位Tp和擴(kuò)充時(shí)間單位Te。
　　 當(dāng)給定一個(gè)時(shí)間t和時(shí)間周期Tp時(shí)，在[t-Tp+1，t]時(shí)間到來的所有事務(wù)集形成一個(gè)基本窗，叫做一塊。如果在這一時(shí)間塊內(nèi)的事務(wù)數(shù)小于某一用戶定義數(shù)量值y，這時(shí)將記錄一個(gè)擴(kuò)充的時(shí)間Te，Te的大小為記錄的時(shí)間點(diǎn)開始直到整個(gè)中的事務(wù)數(shù)等于y為止。即在一個(gè)時(shí)間塊中的事務(wù)數(shù)必須大于等于y。數(shù)據(jù)流可以分成這些數(shù)據(jù)塊的和�；瑒�(dòng)窗的大小可以由|W|表示，且|W|≥y。這種約束時(shí)間和事務(wù)的滑動(dòng)窗稱為時(shí)間和事務(wù)雙敏感的滑動(dòng)窗（TTS）模型。

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