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| 可信动态度量下学习行为数据分布式挖掘算法 | |
| 作者单位： | ;1.安徽工贸职业技术学院 |
| 摘 要： | 在远程在线学习过程中,需要进行学习行为数据的优化挖掘,指导学习行为优化,提出基于可信动态度量的学习行为数据分布式挖掘算法。建立远程在线学习行为数据的大数据演化特征分布模型,采用大数据信息融合方法进行学习行为数据的可信动态度量,提取学习行为数据分布式关联特征量,采用模糊相关性融合调度方法进行学习行为数据分布式挖掘过程中的自适应调度和寻优控制,结合模糊K均值聚类分析方法进行学习行为数据分布式挖掘的动态特征量聚类分析,在聚类中心中实现对远程在线学习行为数据的自适应融合和分布式挖掘。仿真结果表明,采用该方法进行可信动态度量下学习行为数据分布式挖掘的准确性较高,收敛性较好,挖掘过程的自适应学习性能较好。 |
| 关 键 词： | 可信动态度量 学习行为数据 分布式挖掘 模糊聚类 |
Distributed Mining Algorithm for Learning Behavior Data under the Trusted Dynamic Measurement |
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| Abstract: | |
| Keywords: | |