面向師生交互平臺(tái)數(shù)據(jù)挖掘算法的改進(jìn)與應(yīng)用研究.pdf

1、目前網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下師生交互不受時(shí)間和空間的限制，帶來了極大的方便與靈活，但由于缺少緊密的組織和有效的監(jiān)督，存在針對性與交互效率不高等問題。本文主要研究如何改進(jìn)數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)的算法，并應(yīng)用到師生交互平臺(tái)的數(shù)據(jù)挖掘與分析中，以改善師生使用網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)的效果。
　　本文通過分析經(jīng)典關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法Apriori算法的優(yōu)缺點(diǎn)，采用0-1矩陣描述原始數(shù)據(jù)庫事務(wù)集，提出0-1矩陣包含算法，用0-1矩陣統(tǒng)計(jì)求取極大頻繁項(xiàng)集;改進(jìn)了Apriori算法，通過

2、減少統(tǒng)計(jì)剪枝的次數(shù)和對數(shù)據(jù)庫的掃描次數(shù)，以提高算法的效率。重點(diǎn)分析了經(jīng)典聚類算法k均值聚類算法的優(yōu)缺點(diǎn)，引入并分析了半監(jiān)督k均值算法，發(fā)現(xiàn)異常標(biāo)記數(shù)據(jù)會(huì)導(dǎo)致算法收斂速度變慢。為解決這一問題，提出改進(jìn)的半監(jiān)督k均值算法，處理異常的標(biāo)記數(shù)據(jù)，并尋找更加合適的初始聚類中心，加快程序的收斂速度，提高半監(jiān)督k均值算法的性能。本研究將改進(jìn)的算法應(yīng)用于師生交互平臺(tái)的數(shù)據(jù)分析，對學(xué)生的瀏覽行為數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘與分析，找出關(guān)聯(lián)的頁面，指引學(xué)生進(jìn)行相關(guān)的瀏覽，