基于遗传算法的关联规则挖掘

设计了一种基于遗传算法的关联规则算法,该算法将遗传算法和关联规则相结合.对遗传算法的编码方法、适应度函数的构造、交叉算子和变异算子进行了分析,给出了所设计方法的具体步骤,并进行了试验.试验表明,改进后的算法的执行效率高于Apriori算法.     

遗传算法在关联规则挖掘上的应用

结合遗传算法全局优化的特点,本文提出了采用遗传算法与Apriori方法结合的改进算法,并将其应用于关联规则挖掘过程。改进算法具备较好的全局优化的特性,特别是在深度挖掘和小关联度挖掘的方面,较传统算法的效率有所提高。     

关联规则挖掘研究

介绍了关联规则的基本概念和分类方法,分析了典型的Apriori算法,并描述了Apriori算法的性能瓶颈与改进策略.最后展望了关联规则挖掘的进一步研究方向.     

关联规则挖掘综述

介绍了当前关联规则挖掘的研究情况,分析了传统关联规则挖掘算法的不足．与此同时,介绍了几种优化算法．最后,展望了关联规则挖掘的未来研究方向．     

基于Web日志挖掘的关联规则算法研究

Web日志挖掘是对用户与Web服务器在交互时产生的数据,采用数据挖掘技术发现隐含的规律性知识。首先对Web日志挖掘进行了概述,重点研究了关联规则算法中的Apriori算法,并对Apriori算法进行了改进,最后给出具体实例。     

基于空间数据的关联规则挖掘算法及实现

空间数据挖掘就是从空间数据库中抽取隐含的知识，空间关系或是空间数据库中存储的其它的隐含的模式的过程。空间关联规则是空间数据挖掘的一个重要表现形式，利用空间关联规则把空间数据库中的数据转化为知识是一个很好的方法。本文给出了一种基于空间数据的关联规则挖倔算法，并给出了实例。     

一种改进的关联规则挖掘方法

从大量事务记录中发现有意义的关联规则，可以帮助做出许多商务决策，如分类设计、交叉购物，从而提高销售额度和利润．一种基于链表族数据结构的关联规则挖掘的改进方法，性能明显优于Apriori算法．由于该方法只需访问数据库一次，时于挖掘海量数据其性能尤为明显．     

基于聚类的关联规则挖掘算法

关联规则是数据挖掘中一个非常重要的任务,有许多针对于关联规则的挖掘算法,然而需要提高算法的有效性来处理现实世界中的数据集。基于聚类的关联规则挖掘算法法通过扫描数据库创建聚类表,将收集的事务记录放入聚类表中,通过局部聚类表的约束来产生频繁项集,不仅可以剪枝候选项集,降低数据扫描的时间,而且确保挖掘结果集的正确性。实验结果表明,基于聚类的关联规则挖掘算法比Apfiori算法有更高的执行效率。     

基于项目约束的关联规则挖掘方法的研究

关联规则挖掘的核心问题是算法的效率和伸缩性,这就产生了基于约束的关联规则挖掘方法。关联规则挖掘中除了支持度和信任度外的约束外,最基本的是项目约束。本文总结和归纳了含有项目约束的关联规则挖掘的分类,并在算法Apriori的基础上,介绍了基于项目约束的关联规则的挖掘算法D irect。     

基于遗传退火算法的关联规则挖掘

把模拟退火算法具有全局平衡的特性引入到遗传算法中来,避免了遗传算法收敛性慢以及容易陷入早熟的特点,提出了一种基于遗传退火策略的关联规则挖掘模型。实验结果表明,与遗传算法相比,改进的算法更能有效挖掘大型数据集中的关联规则。     

网络环境下学习策略个体差异研究

该文结合心理学、教育学等理论,分析学习者的个性特征类别,对网络环境下学习策略的差异进行了研究,并提出了指导性策略,旨在帮助教师和学习者根据个性特征采取相应的学习策略。该文在心理学、教育学和计算机技术的交叉学科结合方面做出了有益的尝试。     

基于关联主义的网络学习环境设计探讨

在学习环境的创设过程中使用最频繁的三大理论是行为主义、认知主义以及建构主义。每一种理论的出现必然有其时代特征,描述学习原理与过程的学习需求与学习理论应该能反映基本的社会环境。而在技术已经重组了我们的生活、交流与学习方式的今天,关联主义应运而生。本文通过梳理传统学习观,解读关联主义主要观点,提出其对网络学习环境设计的启示。     

多空间融合视域下学习环境及学习情境探究

互联网、人工智能、大数据、云计算、物联网等技术的教育应用逐渐走向纵深,使得学习环境发生了深刻的变革,亟需探究符合时代背景、面向新型学习环境的教与学交互理论,探究如何设计学习环境来应对新兴技术支持的学习情境。通过分析学习情境的基本特征,探究多空间融合后学习情境革新带来的学习环境设计原则的变化。基于新技术、新理念、新方法等对教与学影响的思考,最终提出学习情境的描述框架。学习情境是一种复杂的网络现象,基于互联网技术、人工智能、大数据分析储存技术等的应用,学习情境客观存在于虚拟环境中,成为一种具有目标性的长期存在的学习活动,借助互联网实现教学知识传播与知识共享,并可以实时进行学习分析、导航、评估、反馈、调节等,学习情境成为学习的连接器和促进有效学习的助推器。     

无障碍网络学习环境的设计——从认知障碍者学习需求角度的分析

认知障碍学习者是应被包容、受惠于网络环境,但又容易被忽视和排斥的重要受众群体。本文分析了认知障碍学习者的认知特征、网络学习需求及其与无障碍网络学习环境的关系,并把他们纳入网页设计目标群中,推荐一系列认知障碍学习者需求的无障碍网络学习环境设计的实践策略,为认知障碍学习者创造一个信息公平的无障碍网络教育环境。     

学习环境研究取向的考察与探析:来自文化哲学视角

当前学习环境研究主要有四种不同取向,即聚焦于"个体外部或内部"的心理学取向、聚焦于"实践共同体"的人类学取向、聚焦于"个体发展与环境关系"的生态学取向和聚焦于"技术与工具"的科技哲学取向。这四种取向都揭示了学习环境的基本内涵,但是由于缺乏明确的"文化"意识,缺乏人与文化同一的思维,没有深入到教育情境中人的学习与环境的同一性层面,没能揭示和把握住环境与人的学习之间的内在关系。学习环境研究应确立"整合"的理念,开辟新的研究取向——文化哲学取向。     

虚拟环境下学习缺乏监控问题的研究——网络学习平台中学习过程控制模块现状调查

该文基于当前网络学习平台中学习过程控制模块易被忽略的现状,在对大量网络学习平台进行实际应用和调查之后,依据学习过程控制的定义及各网站本身的特色,筛选出十个最具代表性的含有学习过程控制模块的平台,着重分析其存在的缺陷和不足,并对如何改进提出了自己的构想。     

网络环境下的参考咨询服务

从目前的现状出发,分析了在网络环境下图书馆参考咨询服务的新特点,并着重探讨了为加强参考咨询服务所应采取的一些有效措施。     

组织学习视角下的网络学习社区模型探究

组织作为一个整体,具有记忆和认知的功能,整体搭配不良的组织结构会阻碍组织和个体的发展。本研究认为,网络学习社区相对于传统的学习环境具有更优越的组织结构,从组织学习的视角提出了一个功能更为健全、结构更为合理的网络学习社区模型,并对其中功能模块的设置进行了说明。     

网络环境的研究性学习模式初探

研究性学习是当前受到广泛关注的学习模式之一。根据研究性学习的发展需要,探讨了网络环境下研究性学习的特点,并就以网络为中介的师生、学生之间的互动合作,提出了一种网络环境的研究性学习模式。     

信息技术环境下新的学习模式研究

时传统教育环境学习模式与信息技术环境下学习模式的特征进行时比分析的基础上，探索和构建我国高等教育适应个性化特征新的学习模式。