基于模型驱动的终端在线教育数据挖掘技术研究

• 作者: 刘维军 李晓会
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: 在线教育 数据挖掘 模型驱动 数据转换 挖掘流程设计 技术优化
• 年，卷（期）: 2020,（16）
• 所属期刊栏目: 计算机科学与应用
• 页码范围: 112-114,118
• 页数: 4页
• 分类号: TN911-34|TP311.13
• 语种: 中文
• DOI: 10.16652/j.issn.1004-373x.2020.16.029

摘要

传统终端在线教育数据挖掘技术的挖掘速度慢,为了解决这一问题,提出基于模型驱动的终端在线教育数据挖掘技术研究.运用关联分析数据转换法转换数据,再利用模型驱动的人群行为建模方法,设计终端在线教育数据挖掘任务流程.完成上述工作后,通过筛选、选择数据子集、编码、设定阈值、进化步骤,优化模型驱动数据挖掘关键技术,实现终端在线教育高效数据挖掘.实验结果表明,所提技术使用数据集规模小的挖掘速度相近,在使用数据集规模大时,挖掘速度逐渐增加;而传统技术使用数据集规模小的挖掘速度与使用数据集规模大的挖掘速度基本相近.证明所提技术挖掘速度更快.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李晓会		25	17	2.0	3.0
2	刘维军		14	6	2.0	2.0