云計算下的網絡教育數(shù)據(jù)分析平臺

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摘要：由于傳統(tǒng)的網絡教育數(shù)據(jù)分析平臺在計算機中內存所占比重過大，導致無法捕獲變量網絡教育數(shù)據(jù)，因此內存占用率高，無法對網絡教育數(shù)據(jù)進行精準分析。針對這一問題，進行基于云計算的網絡教育數(shù)據(jù)分析平臺研究。捕獲變量網絡教育數(shù)據(jù)，建立數(shù)據(jù)中心，通過數(shù)據(jù)中心日志來記錄捕獲變更序列；建立網絡教育數(shù)據(jù)分析平臺總體技術架構，以變量網絡教育數(shù)據(jù)表的形式進行綜合分析；基于云計算建立數(shù)據(jù)庫，完成網絡教育數(shù)據(jù)分析平臺設計。實驗結果表明，設計分析平臺的內存占用率最低可達19.93，對照組為60.01，設計分析平臺可以高效捕獲變量網絡教育數(shù)據(jù)，實現(xiàn)對網絡教育數(shù)據(jù)進行精準分析。

關鍵詞：云計算；網絡教育；數(shù)據(jù)分析

平臺云計算技術作為新時代下的數(shù)據(jù)處理與存儲技術，能夠實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的快速處理與移動應用[1]。要解決形式上的網絡教育數(shù)據(jù)分析問題并不困難，最簡單直接的辦法就是為各種基本數(shù)據(jù)格式兩兩之間開發(fā)一個轉換器，因為流行的數(shù)據(jù)格式數(shù)量不多，并且轉換規(guī)則明確，這是一個只要投入一定人力就能解決的問題[2]。但語義上的網絡教育數(shù)據(jù)分析比較復雜，尤其是針對變量的網絡教育數(shù)據(jù)。因此，本文進行基于云計算的網絡教育數(shù)據(jù)分析平臺研究。

一、基于云計算的網絡教育數(shù)據(jù)分析平臺研究

（一）捕獲變量網絡教育數(shù)據(jù)運用數(shù)據(jù)捕獲層，捕獲變量網絡教育數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)捕獲不僅針對標題，還對數(shù)據(jù)內容進行語義識別，分析其中的內容是否為教育數(shù)據(jù)資源，且是否含有敏感關鍵詞等不適于教育傳播的內容。分析識別捕獲的運算量巨大，因此設計了采用云平臺，利用強大的云計算能力解決語義識別和關鍵字檢索的功能需求。網絡教育數(shù)據(jù)分析平臺的數(shù)據(jù)整合層建立一個數(shù)據(jù)中心，用來存儲變量網絡教育數(shù)據(jù)[3]。設計數(shù)據(jù)中心最大優(yōu)勢在于具有數(shù)據(jù)中心日志，可以通過數(shù)據(jù)中心日志來記錄捕獲變更序列，完成變量網絡教育數(shù)據(jù)精準捕獲。在捕獲數(shù)據(jù)后，需要對數(shù)據(jù)的完整性進行驗證，保證是完整有效的數(shù)據(jù)段。

（二）建立網絡教育數(shù)據(jù)分析平臺總體技術架構本文基于云計算進行校園網拓撲結構組建以及網絡教育數(shù)據(jù)安全設置，對網絡教育數(shù)據(jù)進行集成與管理。網絡教育數(shù)據(jù)分析平臺總體技術架構中，數(shù)據(jù)中心是處于核心地位的單元，數(shù)據(jù)的分析整理與分類標識全部在數(shù)據(jù)中心完成，終端用戶通過與數(shù)據(jù)中心的信息交互，提出希望獲取的信息關鍵詞，完成在數(shù)據(jù)庫中的搜索，數(shù)據(jù)中心將終端用戶感興趣的數(shù)據(jù)信息以及通過智能分析后與本次搜索相關度高的信息以列表的形式推送給終端用戶，再根據(jù)用戶的選擇鏈接到指定網絡教育數(shù)據(jù)信息地址。數(shù)據(jù)中心字段設置具體信息，指向教育數(shù)據(jù)的種類與類型，并以關鍵字的形式加以區(qū)分。對控制字段的分析管理可以基于云計算技術在數(shù)據(jù)中心建立一個變量網絡教育數(shù)據(jù)表，用來存儲捕獲變量網絡教育數(shù)據(jù)。便于數(shù)據(jù)庫日志的記錄以及數(shù)據(jù)分析終端對網絡教育數(shù)據(jù)的綜合分析。

（三）完成網絡教育數(shù)據(jù)分析平臺設計為保證網絡教育數(shù)據(jù)資源的更新性與實用性，數(shù)據(jù)中心的數(shù)據(jù)需要實時更新，并對其內容的正確性加以校正。分析過程中引入使用者評分規(guī)則，由最終用戶對網絡教育數(shù)據(jù)資源的實用性、完整性、有效性和精美度進行評價，通過用戶的視角對網絡上紛繁復雜、良莠不齊的數(shù)據(jù)資源加以遴選，剔除糟粕，保留精華，實現(xiàn)教育資源的優(yōu)化與改進，為學習者提供純凈、優(yōu)質的網絡教育數(shù)據(jù)資源。在網絡教育資源不斷優(yōu)化的背景下，根據(jù)用戶使用體驗的評分，完成對同類教育數(shù)據(jù)資源的排序，以及用戶使用中的周邊功能推送，為用戶提供選擇方向和選擇推薦。至此，完成基于云計算的網絡教育數(shù)據(jù)分析平臺設計。

二、實驗

為了驗證基于云計算的網絡教育數(shù)據(jù)分析平臺的實用性與先進性，以實驗的形式進行對比分析。對數(shù)據(jù)分析平臺的評價主要體現(xiàn)在數(shù)據(jù)捕獲能力、數(shù)據(jù)分析評價能力以及用戶使用體驗。其中數(shù)據(jù)捕獲能力是云計算平臺的核心優(yōu)勢能力，也是重點考核的指標；同時由于是云平臺計算技術，其對系統(tǒng)資源和網絡資源的占用情況也是重點考核對象。

（一）實驗準備本次實驗旨在模擬生成的網絡教育數(shù)據(jù)集中測試CPO的性能，測試內容為兩種分析平臺的內存占用率。實驗共采集10000組網絡教育數(shù)據(jù)，中間含有重復的數(shù)據(jù)。分別采用傳統(tǒng)的網絡教育數(shù)據(jù)分析平臺和本文設計的分析平臺進行實驗，設置傳統(tǒng)的網絡教育數(shù)據(jù)分析平臺為對照組。在保證實驗一致性的前提下，將實驗總次數(shù)設定為60次，進行對比實驗，記錄實驗結果。

（二）實驗結果分析與結論根據(jù)上述設計的實驗，采集實驗數(shù)據(jù)，將兩種分析平臺的內存占用率進行對比，整理實驗數(shù)據(jù)利用PHOTOS靜態(tài)圖的方式進行顯示。通過對實驗數(shù)據(jù)分析可得出如下的結論：云計算分析平臺對指定類型數(shù)據(jù)的捕獲能力均在92%以上，且內存占用率越低其平臺自身的網絡教育數(shù)據(jù)分析能力也就越強?；谠朴嬎愕姆治銎脚_的內存占用率最低可達19.93，對照組為60.01，以此證明設計平臺在內存占用方面具有明顯優(yōu)勢，可以捕獲變量網絡教育數(shù)據(jù)，實現(xiàn)對網絡教育數(shù)據(jù)進行精準分析。

三、結束語

網絡教育數(shù)據(jù)的分析能力無論是對于國家還是個人都很重要，針對基于云計算的網絡教育數(shù)據(jù)分析平臺的研究可以大幅度降低平臺的內存占用率，實現(xiàn)傳統(tǒng)的分析平臺所不能實現(xiàn)的目標。綜上所訴，可以認為基于云計算的網絡教育數(shù)據(jù)分析平臺是網絡教育數(shù)據(jù)分析的核心技術，為網絡教育數(shù)據(jù)分析提供學術意義。

參考文獻

[1]雷學鋒.基于Android的網絡教育APP設計與實現(xiàn)的研究[J].信息與電腦(理論版),2017(24):93-94.

[2]趙月愛,張麗.基于云計算虛擬化平臺的計算機網絡安全教學改革[J].中國信息技術教育,2017(9):93-95.

[3]劉菲菲.高職院校混合式教學實施狀況及影響因素分析——基于X校網絡教學綜合平臺的數(shù)據(jù)分析[J].職業(yè)技術教育,2019(26):43-47.

作者：徐紅霞 單位：濟源職業(yè)技術學院