【摘 要】
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针对社区教育中学习者存在着个性差异大的特点,本文提出了一种基于数据立方体的多维关联规则的个性挖掘算法.该算法首先通过Personal_Cube_Apriori算法搜索频繁谓词集,进而对
【机 构】
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华中师范大学信息技术系,430079
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针对社区教育中学习者存在着个性差异大的特点,本文提出了一种基于数据立方体的多维关联规则的个性挖掘算法.该算法首先通过Personal_Cube_Apriori算法搜索频繁谓词集,进而对学习者行为模式与个性特征的关联规则分析,得到多维关联规则,最后利用统计中的相关性分析方法除去冗余规则.在此基础上,进行个性属性归并,从而实现个性化的知识服务.该算法不仅在搜索频繁项目集时执行时间短,而且得到的规则兴趣度高.该算法已在实验中得到验证,结果表明算法是有效的.
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