在线交互与学习平台中个性化信息挖掘研究

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本文引入数据挖掘中的关联规则技术将它应用于在线交互与学习平台的个性化信息挖掘模块,对模块的设计和实现的方法进行了分析与研究。本文首先探讨了数据挖掘技术在教育领域中的应用,研究了数据挖掘的基本理论和算法;之后研究了个性化信息挖掘模块的设计和实现的关键技术:数据预处理技术、挖掘频繁项集、提取强关联规则、结果处理;其中对挖掘频繁项集,选择了性能较高的FP-growth算法,针对它在效率上存在的问题,提出了一种改进的算法;在规则提取的研究中,本文针对负相关产生虚假规则这一弊端,提出了采用支持度-置信度-相关度相结合的框架;最后,将以上的研究成果应用于个性化信息挖掘模块的设计与实现中,并且用一个实例验证了本文所研究的个性化信息挖掘模块的可行性与实用性。
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