微信公众号与短文本自动聚类在高校课堂中的应用

发布时间：2017-04-26 20:08

  本文关键词：微信公众号与短文本自动聚类在高校课堂中的应用，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：在最近的几年中,智能手机得到了广泛的使用,尤其是在高校学生这样一个群体中。目前,高校学生几乎每人都有一部甚至多部智能手机,而这样的情况,也给一部分高校课堂带来了潜在的问题。本文所述项目的目的就是在高校课堂中,在智能手机已经普及的大背景下,利用微信公众号这一平台,加强高校课堂中老师学生之间的互动,引导学生的注意力回到真实的课堂中。为了完成这一目的,项目实现了一个具备随堂测试、课堂点名、发布成绩等功能的微信公众号,一个对微信公众号进行功能补充的网站、一个针对问答题统计分析专门设计的短文本聚类算法。项目采用]2EE体系结构,使用了MVC模式的设计思想,结合了Spring、Hibernate、Play、自然语言分析、短文本聚类等技术。高校师生可以使用微信公众号来简化以往的课堂互动过程,原本需要提交纸质答案的随堂测试可以在数分钟之类完成,并且教师可以立刻得到此次随堂测试的统计分析结果。而原本需要教师通过签到等方式完成的课堂点名,也可以通过在微信公众号上发布点名任务,在学生参与之后立刻得到点名的结果。目前,微信公众号课堂帮手以及网站已经上线并得到了许多高校教师的使用,其中使用的问答题回答聚类技术也具有良好效果,同时这项技术已经向专利局申请了专利,在开发过程中形成的微信公众号开发框架也在实验室的后续项目得到了应用。
【关键词】：微信公众号 自然语言分析 短文本聚类 高校课堂
【学位授予单位】：南京大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：G642.4;TP311.56;TP391.1
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-12
• 第一章 引言12-16
• 1.1 项目背景12-13
• 1.2 国内同类产品的发展概况13-14
• 1.3 本文主要研究的工作14-15
• 1.3.1 短文本自动聚类14
• 1.3.2 微信公众平台通用开发包14-15
• 1.3.3 课堂帮手15
• 1.3.4 项目预期效果15
• 1.4 本文的组织结构15-16
• 第二章 课堂帮手项目的技术综述与概要设计16-42
• 2.1 项目技术综述16-18
• 2.1.1 微信开放平台16
• 2.1.2 Spring+Hibernate16-17
• 2.1.3 Play框架17
• 2.1.4 短文本聚类技术17-18
• 2.1.5 部署环境18
• 2.2 整体概述18-20
• 2.3 需求分析20-34
• 2.3.1 用例与用例描述23-29
• 2.3.2 系统功能分析29-34
• 2.4 概要设计34-41
• 2.4.1 系统架构34-35
• 2.4.2 微信交互架构35-36
• 2.4.3 微信网页架构36-37
• 2.4.4 问答题聚类流程37-38
• 2.4.5 数据库设计38-41
• 2.5 本章小结41-42
• 第三章 短文本聚类方法42-53
• 3.1 技术背景42-48
• 3.1.1 自然语言处理技术42-43
• 3.1.2 中文分词技术43-44
• 3.1.3 关键词提取技术44-45
• 3.1.4 文本聚类算法45-46
• 3.1.5 短文本聚类算法46-48
• 3.2 方法概述48-49
• 3.3 具体实现49-52
• 3.4 本章小结52-53
• 第四章 算法分析53-59
• 4.1 同类算法53-57
• 4.1.1 K-means算法53-54
• 4.1.2 K-medoids算法54
• 4.1.3 CLARANS算法54
• 4.1.4 BIRCH算法54-55
• 4.1.5 CURE算法55-56
• 4.1.6 DBSCAN算法56
• 4.1.7 CLIQUE算法56-57
• 4.2 算法效果57-58
• 4.3 本章小结58-59
• 第五章 总结与展望59-60
• 5.1 总结59
• 5.2 工作展望59-60
• 参考文献60-66
• 致谢66-67
• 攻读硕士学位期间的学术成果67-69

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 李斌;孔祥艳;;基于DOM的XML解析技术在构件描述中的应用[J];无线电通信技术;2011年02期

2 肖袁;;基于DOM4J的XML文档解析技术[J];科技信息;2011年02期

3 夏宁霞;苏一丹;覃希;;一种高效的K-medoids聚类算法[J];计算机应用研究;2010年12期

4 施聪莺;徐朝军;杨晓江;;TFIDF算法研究综述[J];计算机应用;2009年S1期

5 冯进;丁博;史殿习;张瞩熹;许凯;;XML解析技术研究[J];计算机工程与科学;2009年02期

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7 徐军;丁宇新;王晓龙;;使用机器学习方法进行新闻的情感自动分类[J];中文信息学报;2007年06期

8 彭京;杨冬青;唐世渭;付艳;蒋汉奎;;一种基于语义内积空间模型的文本聚类算法[J];计算机学报;2007年08期

9 唐旭日;;WordNet与HowNet之关系研究[J];湖北广播电视大学学报;2007年07期

10 徐力斌;刘宗田;周文;宋二伟;;基于WordNet和自然语言处理技术的半自动领域本体构建[J];计算机科学;2007年06期

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本文编号：329135