基于数据挖掘与J2EE的中文智能答疑系统优化方案

本文主要探讨了中文智能答疑系统的发展与实现问题，针对当前答疑系统存在的局限性和挑战，研究者提出了一个以数据挖掘算法为核心的改进方案。论文的作者曲守宁教授及其团队，结合他们在计算机网络与信息系统、数据仓库与数据挖掘领域的专业知识，特别关注了关联规则算法在文本聚类中的应用。 关联规则算法在此设计中起到了关键作用，它被用来挖掘数据中的潜在模式和关联性，帮助系统理解和分析用户提问，从而提供更加精准和个性化的答案。文本聚类技术则有助于将相似的问题归类，进一步提升系统的效率和响应速度。通过这些算法的应用，智能答疑系统能够快速识别并处理用户的查询，减少人工干预的需求，提高服务的智能化水平。 系统开发方面，文章强调了Java 2平台企业版（J2EE）的优势，这是一种广泛应用于企业级应用程序开发的架构。JSP（JavaServer Pages）作为动态网页技术，使得系统能够动态生成网页内容，提供交互式用户体验。Servlets（服务器端扩展）用于处理HTTP请求，增强了系统的灵活性和可扩展性。EJB（Enterprise JavaBeans）则是用于构建企业级业务逻辑组件，提高了系统的可靠性和性能。最后，JDBC（Java Database Connectivity）被用来进行数据库操作，确保数据的高效存储和访问。 这篇论文不仅介绍了中文智能答疑系统的技术架构和设计思路，还展示了如何利用现代IT技术如数据挖掘、J2EE和Web服务来提升系统的智能化和效率。这对于推动教育信息化进程中的在线答疑系统发展具有重要意义，对于教育机构和企业提供高效、个性化的在线支持具有实用价值。通过这套方案，研究人员希望能够实现一个既快速又准确的智能答疑环境，显著改善用户的学习体验。