8篇关于数据结构的计算机毕业论文

今天分享的是关于数据结构的8篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到数据结构等主题,本文能够帮助到你

基于数据结构的知识图谱构建及其可视化应用的研究

这是一篇关于知识图谱,知识迷航,数据结构,可视化技术的论文, 主要内容为随着网络教育的迅速发展,网络学习资源需求量越来越大,其数量也呈爆发式增长。然而形式多样的学习资源在学习中存在着碎片化、知识不连贯的问题,导致了学习者的“知识迷航”。因此面对冗杂的网络学习资源,如何在短时间内明确学习方向,将知识点间的关联性展示出来,使学习者提高学习效率以及更全面地掌握专业知识是当下网络教育面临的急需解决的问题。随着近年来人们对知识图谱及其可视化研究的不断深入,将知识图谱应用于网络学习之中,通过关联知识之间的语义关系,能够有效地对知识资源进行梳理和总结,将知识结构以可视化的形式呈现给学习者,帮助学习者进行知识的组织。专业学科领域知识往往难度大、知识结构复杂,学习者在知识获取和学习的过程中会遇到许多困难。本文针对《数据结构》课程,利用知识图谱构建技术以及可视化技术将《数据结构》课程的知识结构简明、清晰地呈现给学习者。本文的主要研究内容包括使用网络爬虫技术实现对课程相关知识数据的收集以及清洗,使用知识图谱构建技术将收集到的数据生成“实体-关系-实体”三元组,并利用图数据库存储三元组,通过Django交互技术实现前后端的融合,并设计了层级递进模式的前端界面,将多级结构、高度交叉的数据结构知识内容合理简洁的呈现给学习者,降低了学习者的视觉负担,缓解知识迷航。改善了现有可视化技术在多层级,多知识点交叉的知识呈现方面存在的空间利用率低,视觉效果不清晰的不足之处。

数据结构知识图谱构建及可视化交互研究

这是一篇关于知识图谱,学科知识图谱,数据结构,命名实体识别,可视化交互的论文, 主要内容为随着信息技术的快速发展,人工智能技术广泛用于教育领域中,互联网中涌现出大量的数字化教育资源。同时,教育资源伴随着知识分散、知识间缺少关联的现象,导致知识迷航问题。面对这些类型多样、关系复杂和数量巨大的学科知识,学科知识图谱正是这样一种优秀的知识组织与表示技术。在数据结构学科领域,数据结构知识图谱的研究还存在一些问题,如过度依赖于人工的构建方式,知识图谱的质量不一,缺少用户与知识图谱便捷交互的方式。因此,本文对数据结构知识图谱的构建与其在可视化交互场景中的应用进行研究,主要工作如下:1.提出数据结构知识图谱的半自动构建方法。通过自顶向下与自底向上相结合的方式进行知识图谱构建,利用基于规则的模式匹配和深度学习的方法进行知识抽取与处理;另外,对各环节的结果加以人工辅助筛选,保障构建质量。该方法提高了构建效率、减少构建成本,该数据结构知识图谱具有本体明确、知识层次清晰、质量较好的特点。2.提出数据重标注的数据结构知识图谱实体识别方法。面对数据结构学科领域中实体识别数据集缺乏、已有数据集训练的实体识别模型效果不佳的问题,提出数据重标注方法对已有数据集语料中的实体进行重标注。进一步,采用目前性能优异的ERNIE-Bi LSTM-CRF模型进行实体识别,实验表明识别效果得到一定提升。3.设计实现学科知识图谱可视化交互系统。利用Java Web前后端开发技术实现浏览、查询、操作知识图谱的功能,提供对知识图谱更加便捷的编辑操作方式,促进了知识图谱与用户间双向的数据交互,进一步发挥了知识图谱在学科领域的作用。

Zmining数据挖掘系统中数据结构的设计与实现

这是一篇关于数据挖掘,插件,数据结构,可扩展的论文, 主要内容为随着数据化时代的来临，人们逐渐进入一个数据量急剧膨胀的时代，面对海量的数据不知道该如何处理利用，有着“数据丰富而知识匮乏”的问题。数据挖掘技术的产生为人们从海量数据中发现知识提供了有效的途径，而数据挖掘系统则建立起数据挖掘技术和数据挖掘应用之间的一座桥梁。设计和开发数据挖掘系统已经成为目前的研究热点。本文从数据挖掘过程模型入手，确定了数据挖掘系统的设计准则。通过引入插件的系统构建，提出了使用Eclipse的插件技术来构建数据挖掘系统，在系统的架构和插件的体系上对系统进行了全面的设计。并分析了使用插件设计的优点。之后，对数据挖掘系统中的数据结构进行了全面的分析与设计，使用j2ee的接口模式，设计和实现出一种通用的，扩展性高的数据结构，使新提出的数据挖掘算法按照规定的接口规范设计可以很好的融入平台之上。在完成系统主要功能和设计基础上，对系统进行了原型系统的实现。平台采用Java编程语言，MVC设计模式，在Eclipse平台上，开发和完成了主要功能，并对整个数据挖掘工作流以及数据存储容器的设计和实现进行了说明。通过对原型的实现，为进一步对数据挖掘系统的提升提供了一定参考价值。

网络教学辅助系统的设计与开发研究——以《数据结构》课程为例

这是一篇关于数据结构,教学辅助系统,教学设计,ASP.NET2.0,SQL Server 2000的论文, 主要内容为计算机和网络技术日新月异的发展,正在迅速地改变人们传统的生活、工作和学习方式。随着人工智能技术、网格技术等在教学中的应用,以及Internet的不断普及,使得网络支持教学获得了前所未有的强大技术支持的手段。《数据结构》是高校计算机相关专业的基础课,长期以来,教学手段是以传统的课堂讲授为主,教学手段单一,教学效果受限,为提高教学效果,利用网络开发辅助教学平台是有效的辅助教学手段。设计和开发网络教学辅助系统可以弥补传统教学模式的不足、充分利用现有的各种教育资源、调动学生的学习积极性,优化课堂教学。在本研究中,笔者结合本校《数据结构》课程的教学实际情况,设计并开发了基于数据结构课程的网络教学辅助系统。本研究以建构主义学习理论、个别化学习理论等作为理论基础,以教学系统设计理论和软件工程理论作为理论支撑,本文通过对数据结构课程教学现状的分析,明确了设计与开发基于数据结构课程的网络教学辅助系统的目的、意义,探索了网络环境下教学设计的模式。论文首先介绍了设计和开发网络教学辅助系统的理论基础,并在理论的指引下对《数据结构》课程进行网络环境下的教学系统设计,然后利用ASP.NET2.0技术和Visua1Studio.NET 2005开发环境对网络教学辅助系统进行功能实现,用Microsoft SQL Server 2000做后台数据库,并对系统的知识结构体系和界面外观等进行设计,最后对系统进行功能测试和模拟试用。本研究的主要成果是完成对网络教学辅助系统的设计和开发。希望本研究的研究过程、研究方法和设计过程能为从事数据结构课程辅助教学研究的教研人员提供借鉴和帮助。

数据结构知识图谱构建及可视化交互研究

基于知识图谱的《数据结构》个性化习题推荐系统研究与实现

这是一篇关于本体,知识图谱,数据结构,习题分类,习题推荐的论文, 主要内容为随着智能移动端的普及、云技术的发展和5G通信技术的到来以及共享学习资源的爆炸式增长,在线学习越来越成为一种趋势。为了满足不同学习者在线学习的学习特点、效率和针对性,具有个性化推荐功能对于在线学习系统的开发尤为重要。而对课程知识进行结构化的组织与表示,是个性化学习推荐系统实现的有力保障。目前研究比较多的是中小学基础教育课程知识图谱,而大学课程知识图谱的构建与可视化研究得比较少,构建课程知识图谱还没形成统一的标准。《数据结构》这门课程主要介绍和研究数据在计算机中的存储和处理方法,旨在培养学生分析数据、组织数据的能力,引导学生如何编写效率高、结构好的程序,而且《数据结构》这门课程在计算机类、电子信息类、自动化类专业都是大类基础课程。因此,本文选择该课程作为研究对象,研究知识图谱构建理论和技术,设计并实现了基于知识图谱的个性化习题推荐系统,主要研究内容如下:(1)构建课程知识图谱并存储。研究知识图谱构建理论和技术,设计课程顶层本体,利用本体可视化工具Protégé建立《数据结构》的课程本体,获取课程本体实例及其关系,最终构建了《数据结构》课程知识图谱。采用目前比较流行的图数据库Neo4j对课程知识图谱进行存储,并在图数据库Neo4j中实现了知识的可视化、知识点查询、知识属性查询和知识最短路径查询。(2)设计习题分类,提出基于习题分类的习题推荐算法。利用朴素贝叶斯和支持向量机算法对习题文本进行分类并实验对比分析,利用支持向量机算法能很好处理小样本数据等优势,选用该算法对习题按章节自动分类,并为每道习题标注章节类别。然后结合知识图谱的语义关系,设计基于章节的习题推荐算法和基于知识点的习题推荐算法,并通过习题测试向学习者推荐符合其认知水平并且难度适中的题目,能够实现个性化的习题推荐。(3)习题推荐系统的设计与实现。基于B/S架构,设计系统总体结构、功能模块和关系数据库表。而底层数据库的设计以图数据库Neo4j和关系型数据库MySQL相结合为主,并采用D3.js技术对课程知识图谱进行可视化,实现知识点查询、知识路径查询与基于章节和基于知识点的习题推荐算法,达到个性化习题推荐的效果。基于知识图谱的个性化习题推荐系统适用每个学习阶段的学习者,因为学习者只要在图谱中点击相关知识结点,就会被推送相关习题并进行测试,针对测试成绩分数的高低诊断出学习者相对应的薄弱知识点,并进行符合学习者知识水平的个性化习题推荐,提高学习者的学习效率。