学位论文 > 优秀研究生学位论文题录展示

FP-Tree算法在自适应学习系统学习者特征模型建立中的应用研究

作 者: 蒲聪
导 师: 张琢
学 校: 东北师范大学
专 业: 计算机软件与理论
关键词: 自适应学习 数据挖掘 学习特征 关联规则 FP-Tree算法
分类号: TP311.13
类 型: 硕士论文
年 份: 2011年
下 载: 43次
引 用: 0次
阅 读: 论文下载
 

内容摘要


自适应学习系统中,由于学习者的学习特征众多,数据库系统是一个庞大的数据资源,每天都会有大量的记录存储到数据库中,其中可能会包含一些重复的、无关紧要的、甚至是相互矛盾的记录。另外当前教育学专家对影响学生学习的特征的说法不一,造成教育学领域对学习者特征的评判没有统一的标准。因此,需要对大量的学习者的学习日志进行统计分析,找出对学习者影响最大、最具诊断意义的学习特征。本文以自适应学习系统为背景,利用人工数据合成工具生成实验数据,研究出一个适合于自适应学习系统的关联挖掘算法,并将此挖掘算法应用于自适应系统中,逐步纠正自适应学习系统中学习者特征模型,使学习者更好地利用系统进行学习。根据自适应学习系统学习者特征的特点,本文对FP-Tree算法进行了改进。首先从算法自身进行改进,针对频繁项集过多的问题,提出在FP-growth的基础上进行改进的关键项抽取算法KEFP-growth,忽略了在分析时不关心的频繁项集。接着从数据源方面进行了改进,针对数据源过大导致挖掘效率低下甚至无法在内存中加载FP-Tree的问题,本文提出数据投影算法,就是采用分而治之的思想,对数据库频繁1-项集分割成各个频繁1-项集的数据库子集,然后分别对数据库子集进行挖掘,再将其合并。最后将KEFP-growth算法和投影算法相结合,这样既可以消除无意义的频繁项的挖掘,又可以在大数据量时候又能对数据进行划分。本文还通过实验比较了三种改进算法以及原FP-Tree算法的性能,实验表明采用KEFP-growth算法和数据库投影算法相结合的算法最适合于自适应学习系统的学习者特征的挖掘。本文基于改进的FP-Tree的算法成功地完成了自适应学习学习者特征建立挖掘的相关性研究,也为自适应学习系统的知识发现提供了进一步的研究思路。

全文目录


中文摘要  4-5
英文摘要  5-7
第1章 引言  7-10
  1.1 研究背景和问题  7
  1.2 国内外研究现状  7-8
  1.3 本文的研究目标和工作内容  8
  1.4 论文的结构安排  8-10
第2章 数据挖掘与学习者特征模型相关介绍  10-17
  2.1 数据挖掘综述  10-11
  2.2 关联规则挖掘基础  11-13
  2.3 FP-Tree 算法  13-14
  2.4 学习者特征和学习策略分析  14-17
第3章 关联挖掘在学习者特征诊断中的应用和改进  17-31
  3.1 数据准备  17-21
  3.2 改进的FP-TREE 算法  21-31
第4章 实验结果与分析  31-35
  4.1 实验环境和实验数据  31-32
  4.2 原FP-Tree 算法的实验结果分析  32
  4.3 KEFP-GROWTH算法实验结果分析  32-33
  4.4 投影算法实验结果分析  33-34
  4.5 结合算法实验结果分析  34-35
第5章 总结与展望  35-36
  5.1 总结  35
  5.2 展望  35-36
参考文献  36-39
致谢  39

相似论文

  1. 基于数据挖掘技术的保健品营销研究,F426.72
  2. 高忠英学术思想与经验总结及运用补肺汤加减治疗呼吸系统常见病用药规律研究,R249.2
  3. 张炳厚学术思想与临床经验总结及应用地龟汤类方治疗慢性肾脏病的经验研究,R249.2
  4. Bicluster数据分析软件设计与实现,TP311.52
  5. 基于变异粒子群的聚类算法研究,TP18
  6. 融合粒子群和蛙跳算法的模糊C-均值聚类算法研究,TP18
  7. 基于遗传算法和粗糙集的聚类算法研究,TP18
  8. 基于数据挖掘的税务稽查选案研究,F812.42
  9. 面向社区教育的个性化学习系统的研究与实现,TP391.6
  10. 基于关联规则挖掘的入侵检测系统的研究与实现,TP393.08
  11. 数据仓库技术在银行客户管理系统中的研究和实现,TP315
  12. 数据集市在电信经营分析中的应用研究,TP311.13
  13. 基于Moodle的高职网络教学系统设计与实现,TP311.52
  14. 教学质量评估数据挖掘系统设计与开发,TP311.13
  15. 关联规则算法在高职院校贫困生认定工作中的应用,G717
  16. 基于数据挖掘技术在城市供水的分析与决策,F299.24;F224
  17. 数据挖掘技术在电视用户满意度分析中的应用研究,TP311.13
  18. Web使用挖掘与网页个性化服务推荐研究,TP311.13
  19. 数据挖掘在学校管理和学生培养中的应用,TP311.13
  20. 初中化学实验自适应学习系统中学习风格模型研究,G633.8
  21. 高校毕业生就业状况监测系统研究,G647.38

中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机软件 > 程序设计、软件工程 > 程序设计 > 数据库理论与系统
© 2012 www.xueweilunwen.com