【摘 要】
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目前,为了尝试从社交媒体中获取网络数据,提供从网络数据中有价值的信息,如消息,会话,交易等,数据分为结构化数据和非结构化数据,其中结构化数据的来源主要来自用户在浏览器
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目前,为了尝试从社交媒体中获取网络数据,提供从网络数据中有价值的信息,如消息,会话,交易等,数据分为结构化数据和非结构化数据,其中结构化数据的来源主要来自用户在浏览器上访问的足迹,非结构化数据主要来自音频和视频。本文旨在揭示在大数据处理中,从大量的、复杂、冗余的数据中提取有价值数据的方法。本研究主要使用数据分析的方法,通过在同行评审的期刊,章节,书籍和程序中回顾一些文献来进行开发原型的设计。结果表明,大数据新兴技术为改变适应在线学习资源创新环境的信息模式提供了特殊的优势。该研究有望为改善学习环境做出贡献。通过加强学生的学习过程发展,在高等教育背景下提供在线学习资源,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。
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