基于数据挖掘技术的智能答疑系统的研究与设计

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数据挖掘是从大型数据集中,挖掘隐含在其中的、人们事先不知道的、对决策有用的知识的过程。通过对数据的统计、分析、综合和推理,发现数据间的关联性、未来趋势以及一般性的概括知识等,这些知识性的信息可以用来指导高级商务活动。答疑、解惑不仅是课堂教学中的一个必不可少的环节,同时也是网络教学中的一个重要模块。智能答疑系统的研究主要是致力于改革现有的答疑模式,充分利用教育网中知识库的资源,通过机器处理,自动回答学生的问题,从而实现教育中答疑这一重要的教学环节,提高教学效率和教学质量。本文分析了现有的答疑系统,研究并实现了一个带有论坛功能的基于web的智能答疑系统。系统实现了用户的注册、登录、提问和获取答案,同时通过论坛完成用户对问题的的异步答疑,让用户拥有更广阔的探讨平台。另外,本文将数据挖掘技术应用于智能答疑系统后台中,提出了一种基于数据挖掘算法的自动答疑设计方案,目标是实现一个快速准确高效的智能答疑系统。该方案的基本思想是将基于关键词的关联规则应用于文档的相似度计算当中,从每个问题所对应的诸多答案中抽取出一个最佳的答案生成一一对应的问题答案对库,然后执行基于关联规则的文本聚类算法,实现问题的分类存储。将聚类后的每一类问题应用关联规则,可得到更加准确的关联表,与此同时也促使相似度的精确度得以提高。通过以上方案便可以得到一个分类存储、答案准确度高的数据仓库。最后利用基于关键词关联度的相似度计算方法进行系统答疑,从而完成了一个答疑准确的智能答疑系统。
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