简介:传统基于在线学习的网络浏览行为数据分析平台,缺乏大数据分析能力,无法挖掘和管理用户网络浏览行为,分析效率较低,具有一定的局限性。构建基于分布式集群的网络浏览行为大数据分析平台,平台总体结构由视图层、控制层、服务层、数据持久化层和数据层构成,使用分布式存储系统HDFS与分布式计算系统Spark组成的分布式集群存储和管理网络浏览行为产生的数据,通过数据上传流程将海量网络浏览数据源存储到分布式存储系统HDFS中,在Spark分布集群内运算数据挖掘任务,利用决策树ID3算法准确挖掘网络浏览行为。实验结果说明,所设计平台各项功能符合预期结果,平台进行数据源管理、用户行为分析的整体响应时间比基于在线学习的网络浏览行为数据分析平台低508.25ms、836.5ms,说明所设计平台具有较高的网络浏览行为大数据分析效率。
简介:摘要随着新课标的不断改革和深入,高中数学的教学水平也越来越高,大多数的高中数学老师敢于去尝试新的教学方法,以此来提高课堂的教学质量。高中数学相对于其他学科来说有它的特殊性,相对学生来说它的难度很大,而且内容抽象,这就需要学生通过大量的训练,才能够掌握数学的学习方法。在具体的教学训练过程中,老师发现一个很明显的问题就是学生对同一个知识点总是会重复的出错,怎样才能使学生很快的改正过来,从而提高学生的学习效率呢?老师可以通过变式训练的教学模式来训练学生,这种方法能够有效解决这一问题。本文就对高中数学解题中的变式训练做简单分析,并且研究变式训练在高中数学解题中的应用。