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基于方向权值标签传播的微学习单元聚类算法
1
作者
胡志远
张月琴
陈健
《科学技术与工程》
北大核心
2024年第10期4189-4196,共8页
为帮助学习者从大量在线学资源中找到适合自身个性化的学习资源及顺序集合,提出了一种基于有向边方向权值的标签传播算法(label propagation algorithm on directed edge weights,LPADEW)用于发现适合特定学习者并属于同一学习周期的微...
为帮助学习者从大量在线学资源中找到适合自身个性化的学习资源及顺序集合,提出了一种基于有向边方向权值的标签传播算法(label propagation algorithm on directed edge weights,LPADEW)用于发现适合特定学习者并属于同一学习周期的微学习单元序列簇群。该算法对标签传播算法进行两个改进:根据单元节点的利用度确定标签的更新顺序,降低在节点更新顺序上的随机性;利用当前单元节点的前置邻居和后置邻居的有向边权累加值进行标签更新,并将标签权重引入标签更新策略,既可降低标签更新的随机性,也可避免形成巨型簇群。实验结果表明,LPADEW算法在微学习真实数据集和人工数据集中均取得了较好的结果。
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关键词
微学习
有向图
图聚类
有向边
权
值
标签传播
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职称材料
题名
基于方向权值标签传播的微学习单元聚类算法
1
作者
胡志远
张月琴
陈健
机构
太原理工大学信息与计算机学院
赛博大学信息技术综合学院
出处
《科学技术与工程》
北大核心
2024年第10期4189-4196,共8页
基金
日本学术振兴会科学研究费助成事业基础研究(C)(22K12323)。
文摘
为帮助学习者从大量在线学资源中找到适合自身个性化的学习资源及顺序集合,提出了一种基于有向边方向权值的标签传播算法(label propagation algorithm on directed edge weights,LPADEW)用于发现适合特定学习者并属于同一学习周期的微学习单元序列簇群。该算法对标签传播算法进行两个改进:根据单元节点的利用度确定标签的更新顺序,降低在节点更新顺序上的随机性;利用当前单元节点的前置邻居和后置邻居的有向边权累加值进行标签更新,并将标签权重引入标签更新策略,既可降低标签更新的随机性,也可避免形成巨型簇群。实验结果表明,LPADEW算法在微学习真实数据集和人工数据集中均取得了较好的结果。
关键词
微学习
有向图
图聚类
有向边
权
值
标签传播
Keywords
micro-learning
directed graph
graph clustering
directed edge weights
label propagation
分类号
TP391.9 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于方向权值标签传播的微学习单元聚类算法
胡志远
张月琴
陈健
《科学技术与工程》
北大核心
2024
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