作者:
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
研究了在线学习者的聚类分析,然后以一个开放数据集为例,依据聚类思想抽取学习者特征向量,给出了基于R软件的学习者行为特征聚类分析的过程。研究认为,对学习系统捕捉的数据进行聚类分析,可以有效地区分各类学习者学习表现,有助于提高在线学习效果。
推荐文章
基于 R的在线学习者特征聚类分析
在线学习
聚类分析
开放数据
学习者特征
基于在线学习行为数据的学习者群体特征挖掘研究
在线学习行为
相关性分析
群体特征
聚类分析
基于数据挖掘的学习者身份异常检测
数据挖掘
行为模式
身份
异常检测
基于学习者行为特征的MOOCs学习伙伴推荐
社会网络分析
在线课堂
推荐系统
主题模型
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于R的在线学习者特征聚类分析
来源期刊 长春大学学报 学科 工学
关键词 在线学习 聚类分析 开放数据 学习者特征
年,卷(期) ccdxxbb_2016,(6) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 31-34
页数 4页 分类号 TP3
字数 语种
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 程香 安徽经济管理学院信息技术中心 12 14 2.0 3.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (0)
共引文献  (0)
参考文献  (44)
节点文献
引证文献  (0)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
2009(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2010(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2011(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2012(3)
  • 参考文献(3)
  • 二级参考文献(0)
2014(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2015(25)
  • 参考文献(25)
  • 二级参考文献(0)
2016(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
在线学习
聚类分析
开放数据
学习者特征
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
长春大学学报
月刊
1009-3907
22-1283/G4
大16开
长春市卫星路6543号
1991
chi
出版文献量(篇)
7993
总下载数(次)
10
论文1v1指导