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姓名	陳冠翰(Kuan-Han Chen)  查詢紙本館藏	畢業系所	資訊工程學系
論文名稱	在網路學習上的社群關聯及權重之課程建議 (Social Related and Weighted Course Mining on E-learning)
相關論文	★ 應用自組織映射圖網路及倒傳遞網路於探勘通信資料庫之潛在用戶 ★ 基於社群網路特徵之企業電子郵件分類 ★ 行動網路用戶時序行為分析 ★ 社群網路中多階層影響力傳播探勘之研究 ★ 以點對點技術為基礎之整合性資訊管理 及分析系統 ★ 在分散式雲端平台上對不同巨量天文應用之資料區域性適用策略研究 ★ 應用資料倉儲技術探索點對點網路環境知識之研究 ★ 從交易資料庫中以自我推導方式探勘具有多層次FP-tree ★ 建構儲存體容量被動遷徙政策於生命週期管理系統之研究 ★ 應用服務探勘於發現複合服務之研究 ★ 利用權重字尾樹中頻繁事件序改善入侵偵測系統 ★ 有效率的處理在資料倉儲上連續的聚合查詢 ★ 入侵偵測系統：使用以函數為基礎的系統呼叫序列 ★ 有效率的在資料方體上進行多維度及多層次的關聯規則探勘 ★ 在社群網路服務中找出不活躍的使用者 ★ 利用階層式權重字尾樹找出在天文觀測紀錄中變化相似的序列
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摘要(中)	現今社會由於資訊發達，網際網路的普及化，3C時代已經是完全的來臨了。 人們的生活已經跟網路脫離不了關連，就連教育模式也漸漸的跟網路結合， 許多網路學習平台因此竄出，本篇論文探討的是，如何讓選取網路課程的使用者， 可由網路學習平台過去的選課資料記錄，以及使用者同儕之間的關係影響力，提供未來的選課建議。此篇論文會從二個方向來探討，第一種，課程探勘，可探勘出每種課程之間的關聯性，且會加入權重的探討的，讓每筆資料參考的大小有所差異。第二種，搜尋相似好友，可以在網路上找出跟使用者本身有關連性的朋友前者探勘出來的結果，可以代表使用者未來可能有興趣的線上課程，且會有學習該門課程可能的學習成績作為參考用。後者則是可以搜尋哪些人的資料是跟使用者本身有關連的資料，可以減少探勘資料數量，且增加可信度。實驗顯示此論文提出的方法有實用性，彈性跟效率，利用本論文方法可讓使用線上學習課程的使用者，得到有用處的未來課程選取建議。
摘要(英)	E-learning technology is being applied to organizing business process in many large –scale enterprises. Lots of studying system , therefore, has become an active research area. In this paper , we propose two methodologies for mining users’ course from learning system’s database . First , course mining , it’s used to find the frequently course logs from E-learning system’s database. Additionally, it can extract weighted among each E-learning system’s data. Second , finding similar friends. The method might get user’s friends , and then , we can use these related friend’s data for course mining .By using this method, we can avoid wasting time on mining unnecessary course data, and get more useful mining result for users. The empirical result shows the proposed methodologies are fast, flexible, and efficient. It’s a good solution for users who want to get course mining suggestion .
關鍵字(中)	★ 資料探勘 ★ 社交網路	關鍵字(英)	★ data mining ★ social network
論文目次	目錄 中文摘要…………………………………………………………………………… i 英文摘要…………………………………………………………………………… ii 目錄………………………………………………………………………………… iii 圖表附錄…………………………………………………………………………… iv 表格附錄…………………………………………………………………………… v 第一章 大綱簡介 1-1 E-learning 系統簡介……………………………………………………… 1 1-2 SCORM 系統簡介…………………………………………………………2 1-3 問題描述……………………………………………………………………5 1-4 方法及貢獻…………………………………………………………………6 第二章 相關技術介紹 2-1 探勘技術介紹………………………………………………………………8 2-2 社群網路介紹………………………………………………………………10 2-3 分析優點及缺點……………………………………………………………11 第三章 系統架構 3-1 課程資料庫結構……………………………………………………………13 3-2 資料轉換前製步驟…………………………………………………………15 3-3 其餘系統結構介紹…………………………………………………………16 第四章 在e-learning上的課程資料探勘 4-1 資料轉換前製工作 …………………………………………………………19 4-2 社交網路分析搜尋合適資料來源………………………………………… 23 4-3 運用社交關聯及資料權重的課程探勘…………………………………… 24 第五章 實驗結果 5-1 實驗資料介紹………………………………………………………………34 5-2 實驗結果數據………………………………………………………………36 5-2-1 執行時間之比較 5-2-2 探勘結果之比較 5-3 實驗結果分析………………………………………………………………41 第六章 結論………………………………………………………………………42 參考文獻…………………………………………………………………………… 44
參考文獻	[1] Bekim Fetaji1, Majlinda Fetaji2,”E-learning Indicators Approach to Developing E-learning Software Solutions”, 1,2 South East European University/Computer Sciences, Tetovo, Macedonia, e-mail: [2] Qianyi Gu,” Support Personalization in Distributed E-Learning Systems through Learner Modeling”, amara Sumner Department ofComputer Science, University ofColorado at Boulder Campus Box 430, 80309-0430, Boulder, Colorado, USA [3] “The Using of E-Learning Techniques to Improve the Medical Education” , Haider Kadhem Muhsin Faculty of Computer Science and Information Technology Delmon University for Science and Technology Manama- Bahrain [4] E-Learning Indicators Methodology Approach in Designing Successful e-Learning Bekim Fetaji 1, Majlinda Fetaji 2 1South East European University, CST Faculty, 1200 Ilindenska bb, Tetovo, Macedonia 2South East European University, CST Faculty, 1200 Ilindenska bb, Tetovo, Macedonia [5] http://www.scorm.com/ [6] Jiawei Han and Micheline Kamber,” Data Mining: Concepts and Techniques”, Simon Fraser University [7] http://warm.stu.edu.tw [8] Meng-Feng Tsai and Yi-Ming Lee, “Mining Self-derivable Multilevel FP-tree From a Transactional Database”, National Central University, Taiwan, Master Thesis, 2006 [9] Meng-Feng Tsai and Gia-Ying Hu, “Service Mining for Composite Service Discovery”, National Central University, Taiwan, Master Thesis, 2007 [10] Sven Graupner, Vadim Kotov , Holger Tricks Hewlett-Packard Laboratories ,”Resource-Sharing and Service Deployment in Virtual Data Centers” 1501 Page Mill Road , Palo Alto, CA 94304, USA [11] Sven Graupner, Vadim Kotov, Holger Trinks Hewlett-Packard Laboratories” Resource-Sharing and Service Deployment in Virtual Data Centers”, 1501 Page Mill Road, Palo Alto, CA 94304, USA [12] George Zheng＋ and Athman Bouguettaya＋ “A Web Service Mining Framework”, Virginia Tech, Blacksburg, Virginia USA ‡CSIRO ICT Centre, Canberra, ACT, Australia [13] Jiawei H., Yongjian F.,”Discovery of multiple-Level Association Rules from Large Database,” “by Proc. Of 1995 Int’l Conf. on Very Large Data Bases (VLDB’95)”.
指導教授	蔡孟峰(Meng-Feng Tsai)	審核日期	2009-7-14
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