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学生日常行为模式挖掘及差异性分析
被引量：
2
1
作者
王丽娜
史明昊
《武汉大学学报（理学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第3期255-261,共7页
针对学生日常行为与学业成绩关系问题展开研究.面向反映学生日常行为的手机上下文数据,提出了一种基于关联规则的行为模式挖掘及差异性计算方法.其特点是使用语义化处理方法将数值型数据转换成具有语义信息的数据,采用Apriori算法挖掘...
针对学生日常行为与学业成绩关系问题展开研究.面向反映学生日常行为的手机上下文数据,提出了一种基于关联规则的行为模式挖掘及差异性计算方法.其特点是使用语义化处理方法将数值型数据转换成具有语义信息的数据,采用Apriori算法挖掘关联规则,通过定量计算特征关联规则集合之间的非相似性系数,区分出不同类型学生行为模式之间的差异,进而得出学生日常行为与学业成绩之间的关系和影响,并在公开数据集上对该方法的有效性进行了实验验证.
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关键词
行为模式
关联规则
语义处理
非相似性系数
原文传递
题名
学生日常行为模式挖掘及差异性分析
被引量：
2
1
作者
王丽娜
史明昊
机构
武汉大学计算机学院
出处
《武汉大学学报（理学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第3期255-261,共7页
基金
NSFC-通用技术基础研究联合基金(U1536204)
国家自然科学基金(61373169)
国家高技术研究发展(863)计划(2014BAH41B00)资助项目
文摘
针对学生日常行为与学业成绩关系问题展开研究.面向反映学生日常行为的手机上下文数据,提出了一种基于关联规则的行为模式挖掘及差异性计算方法.其特点是使用语义化处理方法将数值型数据转换成具有语义信息的数据,采用Apriori算法挖掘关联规则,通过定量计算特征关联规则集合之间的非相似性系数,区分出不同类型学生行为模式之间的差异,进而得出学生日常行为与学业成绩之间的关系和影响,并在公开数据集上对该方法的有效性进行了实验验证.
关键词
行为模式
关联规则
语义处理
非相似性系数
Keywords
behavior
pattern
association
rules
semantic
process
non
-
similarity
coefficient
分类号
TP39 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
学生日常行为模式挖掘及差异性分析
王丽娜
史明昊
《武汉大学学报（理学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2018
2
原文传递
已选择
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参考文献
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