基于计算机数据挖掘处理的网络信息平台搭建

张春丽

摘要：网络信息平台是全球域的信息资源共享、全时跨域交流平台，但是其数据烦冗、碎片化严重的问题影响了平台的应用，也不利于平台稳定运行。搭建一种数据挖掘算法，将网络信息平台中的大量碎片化数据分析整理归纳筛选，大大提高网络信息平台的兼容性和可扩展性。应用该算法后，在实际使用中大幅提高了网络信息平台的使用效率。

关键词：网络信息;数据挖掘;网络技术;平台搭建

中图分类号：TP393.09      文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2019）23-00012-02

开放科学（资源服务）标识码（OSID）：

现代网络信息平台，是一种虚拟的信息交互环境，通过计算机语言、通讯媒介，基于标准的网络框架和通信协议，使人类的行为在一个虚拟化的领域中互联互通[1]。在这个平台上，所有的信息数据存在一个汇集、分类、整合、淘汰的过程，平台的开放性是在一定规则下存在的。它可以将行业精品汇集到同一个用户窗口上，便于用户查询、浏览，并且随时将用户自己的成果扩展到平台中。在网络信息平台搭建的过程中，如何将全球各地的终端计算机、视频图像存储设备以及连接互联网的电子监控设备等各类电子设备中的数据，通过一种异地资源共享与协同行为的模式，成为网络平台的数据基础是重要的一个研究及发展方向。在这个时候，计算机发掘技术的蓬勃发展为网络平台搭建设计提供了强有力的支撑。

1 计算机数字挖掘技术

1.1数字挖掘技术的概念

计算机数据挖掘（Computer Data Mining），是从终端计算机、智能手机或其他存储各类信息的电子设备中，将大量碎片化数据、片段数据、含噪声的、模糊的数据中，通过分析整理，将感兴趣、有用处的信息挖掘出来[2]。计算机数据挖掘处理工作主要是通过一定的网络技术手段对互联网终端内部进行数据挖掘，并将得到的海量数据进行充分的分析和整理，将挖掘整理后的信息有的放矢的作为企业或社会等平台使用。计算机数据挖掘对现代网络信息技术的发展起着至关重要的作用，是信息的来源和基础，也是信息平台中巨大价值的所在之处[3]。典型数据挖掘的结构如图1 所示。

1.2 计算机数据挖掘算法

基于数字挖掘技术，构建了网络信息平台数据处理流程。

第一步，关联规则，目的就是找出某一些数据中各个片段之间的内在相关关系，也被称为购物篮分析 （Market Basket analysis）。主要是通过顾客购物篮中所显示的信息来研究哪些东西应该放在一起，什么样的顾客会买什么样的物品，找出其相关的联想规则。

第二步，聚类分析，将信息库中的相近对象（在关系数据库中对象是元组）分为一个给定的类，那么每一个新数据都可以相应的划分到相近的分类中，划分的标准是每一个类别内部，个体之间的差别最小化，而类别之间的差别最大化。

第三步，建立决策树，建立一个自上而下的树状分支结构，每个决策都可能产生两个或多个事件，导致不同结果。每次选择一个属性（节点）进行判断，如果不能得出结论继续选择其他属性，直到能够肯定地判断出信息的类型为止。

2搭建基于数据挖掘处理算法的网络信息平台

以设计某学校课程网络教学信息平台为例，与以往的教学平台不同，在这个网络信息化教学平台中， 利用计算机数据挖掘技术和大数据技术的结合，能够准确地评估学生用户在平台学习中的偏爱和喜好， 从而优化提升学习的教学策略，增强学生的参与积极性和学习兴趣。

2.1 确定平台搭建结构

在建设课程网络教学信息平台之前，需要选择一定的搭建结构方式。搭建结构基本特点包括层次性、交互性、开放性和统一性。层次性中包含结构上的层次性和功能的层次性[4]。通过一定规则下的结构分层方式可以将整个平台结构分中心层、汇集层以及接口层。中心层是网络结构的骨干，负责平台各网络之间的信息传递和处理，信息流动的主干道，也是信息的高速公路，是整个平台的最主要设计部分，要严格可靠。汇集层是连接中心层骨干和接口层的动脉，负责逻辑程序的运行，负责选择分析，归类等功能，设计要求逻辑清晰不混乱，相当于整个身体的脉络，将接口层收到的指令和资源有序地进行传送。接口层是与人和接入设备直接沟通交流的部分，接口包括硬件接口和软件界面接口，需要兼容性和可扩展性并存，界面友好便于操作，硬件接口做到有序分类，整合统一，便于企业终端进行集中管理。

2.2 网络平台的软件开发框架

为了通过将计算机数据挖掘技术和ASP.NET 技术以及关系型网络数据库技术的融合运用，搭建课程网络信息平台。首先，需要有一个网站开发框架，ASP.NET WEB开发框架是目前比较流行的开发框架[5]。WEB标准即网站标准，是采用基于XHTML语言的网站设计语言。WEB网页由三部分组成：结构（Structure）、表现（Presentation）和行为（Behavior）。对应的网站标准也分为3个方面：结构化标准语言、表现标准语言和行为标准。通过这种开发框架，一个网络平台级的 Web 应用程序也可以使用很少的代码语言生成所需要的各种服务。ASP.NET 是.NETFramework 的其中一个组成部分。在编写 ASP.NET 应用程序的语言代码时，可以随时调用.NET Framework 中的类。开发过程中可以使用与公共语言运行库（CLR）兼容的任何其他语言来编写应用程序的代码，比如C++， VB、JScript .NET 和 J#。这些语言的运用，可以更好利用公共語言运行库、继承其他语言程序的 ASP.NET 应用程序。ASP.net开发框架模型如图2所示。

2.3 建立网络数据库

有了开发框架后，需要建立网络数据库。网络数据库是将数据与资源共享这两种技术相结合的技术，它是以后台（远程）数据库为基础，通过终端平台浏览器或客户端完成数据的存储和查询等功能。网络数据库的最大优势是用户只要通过WEB浏览器便可以完成对数据库的操作。关系型数据库是网络数据库中的一种，这种存储形式是建立在二维坐标基础上的，数据之间的关联形式可以理解为对象和属性的关系。网络数据库的运作方式如图3所示。

2.4 基于数据挖掘处理的网络平台应用

在网络教学信息平台建设中，应用数据挖掘技术运用关联规则和聚类分析方法，有效识别学生群体的不同类别特征，并且通过关键特征分析，对学生的群体进行分类存储， 分类包括学生的学习方法偏好、学习行为特征、认知能力级别、专业方向等，增强对学生的认识和归纳管理，更好的分析教学平台的针对性。

数据挖掘处理方法应用包括学生在平台上学习行为特征的聚类分析，通过分析每个学生个体之间所存在的差别，在线上教学平台上，通过软件分析学生在主题论坛的看帖次数、发帖次数、上线频率、在线时长等因素， 采用聚类分析算法， 挖掘网络在线学习的特征规律;根据总结归纳出学生在网络教学下所使用的工具、社交行为、学习对象、学习内容等，开展网络教学行为预测，预测什么情况下、什么形式的教学行为最容易被学生接受。

由于学生的线上网络平台学习行为情况与学习效果有着最直接的关联，这种情况下通过挖掘某一类学生的网络学习行为与测试结果的成绩数据之间的关系，给网络教学的实施者——教师提供数据的分析和参考，让教师们通过了解学生的学习习惯和学习成绩之间的紧密联系，充分了解学生个体的特征。

3 结束语

计算机数据挖掘技术在网络信息平臺建设中的应用，可以在为用户提供网络信息服务的同时，运用数据挖掘方法对平台用户的行为数据进行收集和分析，找出影响网络平台实用性、扩展性等方面的关键性素材， 为更好地进行网络平台管理、吸引优质用户、提供可靠服务、促进网络信息化平台良性发展贡献积极的影响价值。

参考文献：

[1] 王晓妮，段群.数据挖掘技术在智慧校园建设中的应用研究[J].无线互联科技，2018，15（17）：130-132.

[2] 殷鹏. 基于Weka平台的网络教学数据分析研究与实践[D].山东师范大学，2017.

[3] 孙科. 基于数据挖掘的网络教学平台用户行为分析研究[D].重庆理工大学，2016.

[4] 钱源，施佺.关联规则在网络学习平台中的应用研究[J].中国教育信息化，2016（14）：78-82.

[5] 吴诗奎，王艳.软件定义网络的异构无线网络资源分配框架[J].计算机应用，2018，38（11）：3293-3298.

【通联编辑：光文玲】