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基于数据挖掘技术的个性化学习系统研究

作者：王志平 Publish: 2007-10-25 Hits:-

【中文题名】

基于数据挖掘技术的个性化学习系统研究

【英文题名】

Research on Individual Learning System Based on Data Mining

【学科专业】

计算机应用技术

【论文级别】

硕士论文

【投稿时间】

2007-10-25

【中关键词】

数据挖掘,决策树,ID3算法,个性化学习,熵,

【英关键词】

Data Mining,Decision Tree,ID3 Algorithm,individualized Learning,Entropy,

【分类导航】

工业技术>自动化技术、计算机技术>计算技术、计算机技术>计算机的应用>信息处理(信息加工)>教学机、学习机

【论文摘要】

为了真正实现以学习者为主体的个性化学习,就要注重学习者特征分析以及在此基础上实现学习个性化。后者是个性化学习的关键技术。随着数据挖掘技术在教育领域的广泛应用,对改进的ID3算法的研究作为一个研究热点在个性化学习领域得到了广泛的关注。为了有效利用学习资源,本文对数据挖掘中的决策树算法-ID3算法进行了研究,并结合个性化学习数据的特点,设计实现了一种基于ID3算法的决策树新算法—ILIDA-ID3算法,并根据新算法设计了教育信息挖掘模型。本论文的主要工作体现在: ①本文分析了常见学生模型以及IEEE1484.2 PAPI模型规范的优缺点,分析了影响个性化学习的参数,提出了一个相对完整的个性化学生模型。 ②新算法主要做了以下改进:1)根据ID3算法信息量计算公式的特点,提出了针对ID3算法信息量计算的近似计算方法,简化了信息量计算的复杂度,提高了决策树构造的效率。2)学习者有许多属性,对个性化学习挖掘结果所做的贡献也是不同的,如果考虑所有属性,挖掘涉及的属性就会很多,时间上就会浪费。本文在ILIDA-ID3算法中引入相关度概念,先对进行挖掘的非分类属性进行相关性分析,将...

【论文题纲】

摘要	3-4
ABSTRACT	4-9
1 绪论	9-15
1.1 问题的提出及研究意义	9-10
1.1.1 问题的提出	9-10
1.1.2 研究的意义	10
1.2 国内外研究现状	10-11
1.3 本文研究的目的和研究内容	11-13
1.3.1 本文研究的目的	11
1.3.2 本文研究的主要内容	11-13
1.4 论文结构	13-15
2 基本概念	15-29
2.1 数据挖掘的基本概念	15-21
2.1.1 数据挖掘的定义	15
2.1.2 数据挖掘的环境	15-16
2.1.3 数据挖掘过程	16-17
2.1.4 数据挖掘的功能	17-18
2.1.5 数据挖掘的分类	18-19
2.1.6 数据挖掘的方法	19-20
2.1.7 数据挖掘的应用领域	20-21
2.2 决策树学习算法	21-29
2.2.1 决策树方法概述	22-23
2.2.2 决策树算法描述	23-24
2.2.3 决策树的生成过程	24
2.2.4 决策树的构造算法数学模型	24-25
2.2.5 决策树讨论	25
2.2.6 信息论概述	25-29
3 相关学习理论基础	29-40
3.1 建构主义学习理论	29
3.2 基于建构主义的网络化学习	29-32
3.3 影响学习者学习的个性化参数	32-38
3.3.1 常见的学生模型	32-33
3.3.2 学习者模型规范	33-34
3.3.3 个性化学生模型的构建	34-38
3.4 数据挖掘技术在个性化学习中的应用	38-40
4 ID3 算法研究	40-60
4.1 经典ID3 算法介绍	40-45
4.1.1 经典ID3 算法	40-41
4.1.2 ID3 算法实例	41-44
4.1.3 ID3 算法优缺点	44-45
4.2 ILIDA-ID3 算法介绍	45-60
4.2.1 对ID3 算法计算效率的讨论	45-51
4.2.2 对处理策略的改进	51-55
4.2.3 ILIDA-ID3 算法描述	55-56
4.2.4 样例测试	56-59
4.2.5 测试结果分析与评价	59-60
5 个性化学习决策树模型	60-63
5.1 学习者个性特征分析模型	60-61
5.2 学习者特征分析评价系统的组成	61-63
6 结论与展望	63-65
6.1 主要结论	63
6.2 后续研究工作的展望	63-65
致谢	65-66
参考文献	66-68
附录：作者在攻读硕士学位期间发表的论文目录	68

【DOI】

LunWen.ID:2.2008.370331



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