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基于EDM的用户行为建模及决策支持
引用本文:刘淑梅陈骏君赵英.基于EDM的用户行为建模及决策支持[J].中国教育网络,2018(1):56-58.
作者姓名:刘淑梅陈骏君赵英
作者单位:1.北京化工大学信息中心;
基金项目:中央高校基本科研业务费专项资金资助项目
摘    要:在大数据时代背景下,面对高校各信息化系统所积累的海量数据,如何避免数据孤岛,融合多源数据,充分发掘隐藏在数据背后的有价值信息是亟待解决的问题。针对此问题,本论文采用EDM(Educational Data Mining)方法对原始数据进行数据清洗、数据融合、数据挖掘。在数据挖掘阶段,提出一种改进型的FP-growth算法,实现对频繁模式的发现与约减,并通过挖掘出的频繁模式构建用户行为模型,最后利用用户行为模型进行决策支持和用户服务推荐。实际应用表明,本文所提数据处理方案可以实现高校内部多源海量数据的挖掘与知识发现,具有较高的实用价值。

关 键 词:服务推荐  频繁模式  用户行为模型  数据清洗  数据挖掘  数据融合  EDM  频繁项集  决策支持  行为建模
本文献已被 维普 等数据库收录!
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