基于改进K-Means算法的教学反思文本聚类研究

• 作者: 何聚厚 范文静
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: K-Means算法 文本聚类 教学反思 相似度 均值
• 年，卷（期）: 2013,（11）
• 所属期刊栏目: 智能、算法、系统工程
• 页码范围: 99-102,107
• 页数: 5页
• 分类号: TP301
• 字数: 3314字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2013.11.025

摘要

对教学反思内容的准确评估是教师基于教学反思过程提升其专业能力的重要保障。基于改进的K-Means算法对相同主题的教学反思文本进行聚类，通过给定初始聚类中心K的取值范围使其可以在给定范围内自动增加，在聚类过程中加入相似度阈值以限定文本间相似度的取值范围，实现对教学反思文本的分类和对自我反思文本的定位。实验结果表明改进的K-Means算法在反思文本聚类的准确率和稳定性方面比传统算法有所提高，且能根据教学反思内容准确地进行自动分类。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何聚厚	陕西师范大学计算机科学学院	59	259	9.0	13.0
5	范文静	陕西师范大学计算机科学学院	1	0	0.0	0.0