基于决策树的网上学习资源建设策略研究

• 作者: 毛布 谢汶
• 来源期刊: 四川理工学院学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 资源特征 促进点击率 数据挖掘 决策树算法
• 年，卷（期）: 2011,（3）
• 所属期刊栏目: 信息与计算机科学
• 页码范围: 317-320
• 分类号: TP311
• 字数: 3614字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-1549.2011.03.021

摘要

现代远程教育中资源建设人员常常根据各类资源的特征进行分析,以便促进学员网上学习浏览.从数据挖掘技术的角度探讨基于资源特征的分析不仅能促进学员点击率,又能帮助制定相应的资源建设策略.文章介绍了决策树算法原理,讨论了网上学习资源的各项具体特征,应用计算实例说明资源的特征促进点击率决策树分类模型,利用工具Analysis Manager中的决策树方法进行促进点击率规则的数据挖掘.研究表明该应用是切实可行的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谢汶	四川大学计算机学院	19	63	4.0	7.0
2	毛布		9	6	1.0	2.0