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基于Clementine平台的MOOCs学习者流失分析与预测
1
作者 高婕梅 韩骏 刘菁 《中国教育技术装备》 2016年第4期1-5,9,共6页
首先提出MOOCs平台高注册率和高流失率成明显反差这一严重现象,进而提出改进MOOCs平台的一些建议,使得可以收集更多的有关学习者信息的数据,紧接着通过这些数据运用Clementine平台中的神经网络数据分析技术来研究MOOCs学习者的流失状况... 首先提出MOOCs平台高注册率和高流失率成明显反差这一严重现象,进而提出改进MOOCs平台的一些建议,使得可以收集更多的有关学习者信息的数据,紧接着通过这些数据运用Clementine平台中的神经网络数据分析技术来研究MOOCs学习者的流失状况,建立起MOOCs学习者流失的基本模型。最后通过输入需要预测的学习者的基本数据进行神经网络流失预测,如果发现该学习者有流失的可能性,即可采取必要的措施来挽留学习者。 展开更多
关键词 clementine平台 神经网络 MOOCs平台 学习者流失
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基于C5.0算法的医院患者分析
2
作者 李晓晔 《电脑开发与应用》 2014年第1期60-63,67,共5页
针对医院患者对个性化服务的需求日益强烈,医院无法为新入院患者提供适合的医疗服务的问题,使用测量优先度信息增益率的计算方法,对医院现有住院客户的基本信息分析处理,在Clementine数据挖掘平台使用C5.0算法模型进行数据挖掘,构造了... 针对医院患者对个性化服务的需求日益强烈,医院无法为新入院患者提供适合的医疗服务的问题,使用测量优先度信息增益率的计算方法,对医院现有住院客户的基本信息分析处理,在Clementine数据挖掘平台使用C5.0算法模型进行数据挖掘,构造了对住院客户价值分类的决策树模型和相应的规则集,经分析评估正确率为89.9%,从而指导医院向患者提供个性化的医疗服务,提高了患者就医的满意度。 展开更多
关键词 客户分类 决策树 C5 0算法 clementine数据挖掘平台
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