基于數(shù)據(jù)挖掘的教育考試數(shù)據(jù)資源分析與違規(guī)行為檢測.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、海量教育考試數(shù)據(jù)資源的數(shù)據(jù)挖掘與分析研究工作,對(duì)于充分發(fā)掘教育考試數(shù)據(jù)的潛在價(jià)值,更加科學(xué)地進(jìn)行教育管理及決策具有非常重要的意義。
   論文以北京教育考試數(shù)據(jù)資源系統(tǒng)和北京教育考試遠(yuǎn)程電子巡查指揮系統(tǒng)為實(shí)際應(yīng)用背景,研究教育考試信息技術(shù)應(yīng)用中的關(guān)鍵技術(shù),主要內(nèi)容如下:
   (1)系統(tǒng)綜述和分析了數(shù)據(jù)挖掘現(xiàn)狀、數(shù)據(jù)挖掘在教育行業(yè)中的應(yīng)用、教育考試數(shù)據(jù)資源應(yīng)用現(xiàn)狀、視頻檢測應(yīng)用現(xiàn)狀,指出教育考試信息技術(shù)應(yīng)用中需要解決的重

2、點(diǎn)和難點(diǎn)問題。
   (2)進(jìn)行基于數(shù)據(jù)挖掘的教育考試數(shù)據(jù)資源系統(tǒng)研究。論文構(gòu)建了面向數(shù)據(jù)挖掘的教育考試數(shù)據(jù)資源系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu),分析了系統(tǒng)的ETL工作流,設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換平臺(tái),構(gòu)建并實(shí)現(xiàn)了基于組件技術(shù)的智能型綜合數(shù)據(jù)分析平臺(tái)。
   (3)研究設(shè)計(jì)了教育考試數(shù)據(jù)倉庫/集市多維數(shù)據(jù)模型。論文對(duì)數(shù)據(jù)倉庫邏輯建模方法進(jìn)行分析,首先對(duì)兩類基本數(shù)據(jù)倉庫邏輯建模方式進(jìn)行分析對(duì)比,并指出兩類邏輯建模方式的不足。在此基礎(chǔ)上,設(shè)計(jì)出面向

3、教育考試數(shù)據(jù)倉庫/集市的雪花模型。雪花模型能夠解決數(shù)據(jù)倉庫/集市的大維度問題,并能有效降低數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)冗余度,減少數(shù)據(jù)量,保證數(shù)據(jù)一致性;此外,雪花模型在建立聚集事實(shí)表方面優(yōu)勢明顯,能夠?qū)崿F(xiàn)基于靈活粒度的數(shù)據(jù)挖掘。
   (4)研究設(shè)計(jì)了多種聚類方法及聚類驗(yàn)證技術(shù)的混合聚類應(yīng)用模式。采用實(shí)證研究方法對(duì)聚類技術(shù)、主流聚類算法以及聚類驗(yàn)證技術(shù)、聚類驗(yàn)證方法進(jìn)行了深入分析與比較,在此基礎(chǔ)上,提出混合聚類應(yīng)用模式?;旌暇垲惸P椭袑?shù)據(jù)

4、理解、自組織特征映射SOM聚類、層次聚類、模糊聚類、聚類驗(yàn)證、聚類質(zhì)量反饋、聚類調(diào)整等一系列過程混合應(yīng)用,以實(shí)現(xiàn)最佳聚類結(jié)果。并對(duì)北京地區(qū)高等學(xué)校教育資源數(shù)據(jù),應(yīng)用混合聚類方法,生成北京地區(qū)普通高等學(xué)校資源狀況分類,并進(jìn)行了分析。
   (5)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法研究。論文對(duì)幾種典型關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法進(jìn)行分析,并針對(duì)Apriori算法沒有充分利用先驗(yàn)知識(shí)有效縮減遍歷事務(wù)數(shù)據(jù)庫規(guī)模的不足,提出了基于大項(xiàng)集迭代的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法IR-Ap

5、riori,仿真試驗(yàn)顯示,IR-Apriori算法能有效縮減遍歷數(shù)據(jù)庫的規(guī)模,大大提高算法性能。
   (6)進(jìn)行基于視覺模式分析與挖掘技術(shù)的違規(guī)監(jiān)控行為檢測研究。論文根據(jù)考試監(jiān)控的需求和試卷的特點(diǎn),提出了基于視覺模式分析和挖掘技術(shù)的層次型泄密試卷檢測算法。該算法基于自適應(yīng)高斯混合模型進(jìn)行像素檢測并使用區(qū)域增長算法實(shí)現(xiàn)區(qū)域分割,通過形狀判定與分類實(shí)現(xiàn)最終檢測,算法具有快速性和準(zhǔn)確性的特點(diǎn),實(shí)驗(yàn)證明,算法能夠快速有效檢測出泄題試卷

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