投稿指南
一、本刊要求作者有严谨的学风和朴实的文风,提倡互相尊重和自由讨论。凡采用他人学说,必须加注说明。 二、不要超过10000字为宜,精粹的短篇,尤为欢迎。 三、请作者将稿件(用WORD格式)发送到下面给出的征文信箱中。 四、凡来稿请作者自留底稿,恕不退稿。 五、为规范排版,请作者在上传修改稿时严格按以下要求: 1.论文要求有题名、摘要、关键词、作者姓名、作者工作单位(名称,省市邮编)等内容一份。 2.基金项目和作者简介按下列格式: 基金项目:项目名称(编号) 作者简介:姓名(出生年-),性别,民族(汉族可省略),籍贯,职称,学位,研究方向。 3.文章一般有引言部分和正文部分,正文部分用阿拉伯数字分级编号法,一般用两级。插图下方应注明图序和图名。表格应采用三线表,表格上方应注明表序和表名。 4.参考文献列出的一般应限于作者直接阅读过的、最主要的、发表在正式出版物上的文献。其他相关注释可用脚注在当页标注。参考文献的著录应执行国家标准GB7714-87的规定,采用顺序编码制。

高等教育论文_毕业生教学数据多视角数据挖掘与

来源:大学物理 【在线投稿】 栏目:期刊导读 时间:2021-09-29
作者:网站采编
关键词:
摘要:文章目录 0 引言 1 实验总体设计 2 数据准备与预处理 3 基于Apriori关联规则算法的建模分析 3.1 建立关联规则模型 3.2 实验结果及分析 4 基于决策树对毕业论文、毕业实习等的分析 4.1 建模
文章目录

0 引言

1 实验总体设计

2 数据准备与预处理

3 基于Apriori关联规则算法的建模分析

3.1 建立关联规则模型

3.2 实验结果及分析

4 基于决策树对毕业论文、毕业实习等的分析

4.1 建模及剪枝优化

4.2 实验过程和结果分析

4.3 模型评估

4.4 决策树算法与关联规则的综合应用

5 基于K-means聚类算法的分析

5.1 实验模型

5.2 实验结果及分析

6 实验讨论与结论

6.1 关联规则分析

6.2 决策树分析

6.3 聚类分析

7 结语

文章摘要:针对常规数据统计分析方法难以发掘教学数据中的隐含信息及数据分析视角比较单一的不足,基于多种数据挖掘算法对毕业生教学数据进行多视角数据挖掘和综合分析。以我院软件工程专业近几年的学生在校成绩综合数据为实例,首先进行数据清洗及相关预处理;然后基于决策树、关联规则、聚类算法等多项算法进行数据挖掘与分析,对其26项专业课程成绩、毕业设计、实习、就业等多角度的数据进行深层次、多视角的综合分析。将有监督学习算法和无监督学习算法等不同算法有效结合和互补,注重算法多样性及多视角分析,注重学生理论课和实践数据的完整性和综合性。实验获得了定量数据结果和分析图表,结果表明,经过分析可以有效发现较深层次的教学隐含信息和规律。相关分析结果可应用于实际教学场景,帮助教师调整教学策略、改进教学方法,以有效提高教学效果。

文章关键词:

项目基金:《大学物理》 网址: http://www.dxwlzz.cn/qikandaodu/2021/0929/822.html



上一篇:物理学论文_《大学物理》课程思政多路径渗透的
下一篇:化学论文_物理化学教学与贯彻《河北省生态环境

大学物理投稿 | 大学物理编辑部| 大学物理版面费 | 大学物理论文发表 | 大学物理最新目录
Copyright © 2019 《大学物理》杂志社 版权所有
投稿电话: 投稿邮箱: