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文檔簡介
1、目前網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下師生交互不受時間和空間的限制,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)用到師生交互平臺的數(shù)據(jù)挖掘與分析中,以改善師生使用網(wǎng)絡(luò)平臺的效果。
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)計求取極大頻繁項(xiàng)集;改進(jìn)了Apriori算法,通過
2、減少統(tǒng)計剪枝的次數(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,
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