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摘要
我们试图从社会媒体上大量采用网络数据,主要是指从信息空间(如信息、会话、交易等)中提取价值的特殊手段。其中结构化数据来源于企业资源数据,非结构化数据来源于音视频。它可以扩展从社会网络中提取价值的过程,形成数据来源,以实现组织目标。本文旨在揭示大数据处理中,从涉及多样性和空间复杂性的数据中提取数据值的方法。本研究采用内容分析的方法,通过查阅同行评审的期刊、章节、书籍和论文中的一些文献,利用与主题、用户和时间分析相关的数据分析来开发原型。研究结果表明,采用解析过程的大数据新兴技术具有将适应于在线学习资源创新环境的信息模式转换的独特优势,这样提高了学习资源的开发效率。数据抽取值的原型和模型都可以得到增强,以方便地支持实现过程中的学习环境。这项研究预计将有助于改善学习环境和结果。本研究旨在通过促进学生学习过程的发展,为高等教育情境下的网络资源提供更好的学习环境和学习效果。
