A user request prediction method ba

A user request prediction method based on data mining approaches has been proposed in this paper. By analyzing a large amount of learning history data accumulated over a long period of time, the presented solution enables the coming request to be predicted in advance, and preprocessed beforehand. It takes advantage of the integration of data mining technology and parallel computing, which maximizes the server's ability of parallelization from the knowledge acquired from the experiential data. The proposed protocol has been applied to a practical e-learning system, and the experiment result shows that the average response time with the proposed scheme is much shorter than the one without request prediction

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

วิธีขอผู้พยากรณ์ตามวิธีการทำเหมืองข้อมูลได้รับการเสนอชื่อในเอกสารนี้ โดยการวิเคราะห์จำนวนมากประวัติข้อมูลการเรียนรู้สะสมเป็นเวลานาน โซลูชั่นนำเสนอช่วยให้การร้องขอมาเพื่อคาดการณ์ล่วงหน้า และ preprocessed มาก่อน ใช้ประโยชน์จากการรวมเทคโนโลยีการทำเหมืองข้อมูลและการคำนวณแบบขนาน ที่วางของเซิร์ฟเวอร์สามารถของ parallelization จากความรู้ที่ได้มาจากข้อมูลผ่าน มีการใช้โพรโทคอลเสนอกับระบบอีเลิร์นนิ่งการปฏิบัติ และผลการทดลองแสดงว่าเวลาตอบรับเฉลี่ยกับโครงร่างเสนอสั้นกว่าหนึ่งโดยไม่คาดเดาคำ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

วิธีการทำนายคำขอของผู้ใช้ขึ้นอยู่กับวิธีการทำเหมืองข้อมูลได้รับการเสนอในบทความนี้ โดยการวิเคราะห์จำนวนมากของการเรียนรู้ข้อมูลประวัติสะสมมาเป็นระยะเวลานานของเวลา, การแก้ปัญหาที่นำเสนอจะช่วยให้การร้องขอมาจะได้รับการคาดการณ์ล่วงหน้าและ preprocessed ก่อน จะใช้ประโยชน์จากการรวมกลุ่มของเทคโนโลยีการทำเหมืองข้อมูลและประมวลผลแบบขนานซึ่งช่วยเพิ่มความสามารถในเซิร์ฟเวอร์ของ parallelization จากความรู้ที่ได้มาจากข้อมูลประสบการณ์ โปรโตคอลที่นำเสนอได้รับนำไปใช้กับระบบ e-learning ปฏิบัติและผลการทดลองแสดงให้เห็นว่าเวลาตอบสนองเฉ​​ลี่ยกับโครงการที่เสนอเป็นมากน้อยกว่าหนึ่งโดยไม่ต้องทำนายตามคำขอ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ขอทำนายตามผู้ใช้วิธีการทำเหมืองข้อมูลวิธีการได้รับการเสนอในบทความนี้ โดยการวิเคราะห์ปริมาณการเรียนรู้ประวัติศาสตร์ข้อมูลสะสมในช่วงระยะเวลาที่ยาวนานของเวลา , นำเสนอโซลูชั่นให้มาขอ จะคาดการณ์ไว้ล่วงหน้า และ preprocessed ไว้ล่วงหน้า ใช้ประโยชน์จากการบูรณาการข้อมูลเทคโนโลยีเหมืองแร่และขนานของคอมพิวเตอร์ซึ่งจะเพิ่มความสามารถของเซิร์ฟเวอร์ของ parallelization ไปจากความรู้ที่ได้มาจากข้อมูลประสบการณ์ . เสนอโปรโตคอลมีการใช้ระบบอีเลิร์นนิ่งจริง ผลการทดลองแสดงให้เห็นว่าเวลาตอบสนองเฉลี่ย ด้วยวิธีการที่นำเสนอจะสั้นกว่าหนึ่งโดยไม่ขอทำนาย