基于知识点的多支持度挖掘算法

• 作者: 刘桂兰 杨鹤标
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 知识点 多支持度 关联规则 度量因子
• 年，卷（期）: 2014,（7）
• 所属期刊栏目: 人工智能与识别
• 页码范围: 169-172
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 4492字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2014.07.043

摘要

在知识点关联分析方法中,采用单一支持度阈值挖掘频繁知识点集,存在挖掘效率不高的问题.籍此,提出基于知识点的多支持度挖掘算法.算法的思想:针对网络学习平台特有的背景,引入知识点兴趣度和知识点出错频度两个度量因子,用以定量分析学习过程和测试诊断过程,客观地反映用户的学习情况;然后对两个度量因子的相关度进行计算,发现学习过程与测试诊断过程间的相关性;最后,结合多支持度策略,计算出基于知识点度量背景的多支持度,采用改进的多支持度关联规则挖掘进行频繁知识点集的挖掘.实验表明,改进算法在客观的支持度设定基础上,能有效地挖掘出频繁知识点集.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨鹤标	江苏大学计算机科学与通信工程学院	78	637	13.0	22.0
2	刘桂兰	江苏大学计算机科学与通信工程学院	1	3	1.0	1.0