基于聚类算法的学习风格建模策略研究

• 作者: 何晶 龙坡
• 来源期刊: 科技视界
• 学科: 工学
• 关键词: 学习风格 学习偏好 聚类 机器学习 大数据
• 年，卷（期）: 2020,（18）
• 所属期刊栏目: 管理科学
• 页码范围: 208-209
• 页数: 2页
• 分类号: TP18
• 字数: 3123字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19694/j.cnki.issn2095-2457.2020.18.86

摘要

传统学习风格基于调查者提前设定的问卷项目权重,加权后得出学习者所属的学习风格类型,这种方式存在很强的人为干预的不确定性.本文讨论基于机器学习和大数据的方法,通过聚类算法,利用样本之间客观存在的关联关系,自动将大数据样本分类成多个学习风格分类,从而减少人为主观因素的干扰,提高学习风格类型判断模型的准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	龙坡		4	0	0.0	0.0
2	何晶		4	0	0.0	0.0