《表2 具有唯一性语义的规范化数据集》

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《基于多源数据融合的共享教育数据模型研究》

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为了便于各异构数据源理解数据位置之间的关联关系，以发掘学习者潜在的学习行为模式和学习规律，需要对模型的数据属性作进一步的语义化处理与唯一性运算。该运算环节主要是对模型的数据属性打上语义标签，并对模型数据的语义进行唯一性计算的过程。首先对模型中5维融合数据的数据属性进行分类语义化处理，即对5个相对独立的各数据维度，根据各数据维度的语义分类，给每一个数据维度的属性打上分类语义的标签，如时间数据维度以“天”为粒度的时间语义分类：早读时间、课堂时间等语义分类，生成具有分类语义的规范化数据集；然后对模型数据的语义进行唯一性计算，即去除具有分类语义的规范化数据中的重复数据，以保证模型中的数据没有相同语义的数据记录，进而提升学习行为分析结果的准确性。其模型数据属性的语义规范化过程见表2。