基于属性相关的智能学习指导模型的设计与实现

• 作者: 张春飞 李万龙 魏久鸿
• 来源期刊: 河北科技大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 智能学习 Web数据挖掘 决策树 建构主义理论
• 年，卷（期）: 2012,（6）
• 所属期刊栏目: 机械、电子与计算机
• 页码范围: 525-529
• 页数: 5页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 2583字
• 语种: 中文

摘要

决策树分类算法是智能指导系统实现“智能”的一种有效工具.通过对数据的分析和挖掘,能够实现对数据的精确分类.另外,对于决策树和产生式规则集的计算相对简单而且高效.提出了智能指导系统,并介绍了该系统的主要功能模块.在比较了ID3算法和C4.5算法后,结合个性化教学的需求,提出了新的基于规则属性相关的C4.5r算法.同时,给出了系统的计算评估模块.实验结果表明,新的C4.5r算法在运算时间、产生式规则集的规模及计算产生式规则的开销方面明显优于传统的C4.5算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李万龙	长春工业大学计算机科学与工程学院	66	472	9.0	19.0
2	魏久鸿	吉林大学计算机科学与技术学院	8	24	3.0	4.0
3	张春飞	吉林大学计算机科学与技术学院	17	47	4.0	5.0