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基于Apriori算法关联规则推荐教学视频应用研究
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摘要
随着国家教育课程建设的大力推进,作为教育课程核心内容之一的教育课程网络教学平台也得到了普及。然而,目前的教育平台通常情况下会有个性化学习推荐功能弱、互动性差等等问题。用户使用网络教学平台的学习体验不好,已成为导致网络教学平台利用率低的因素之一。
作者
王诗圆
申莹
赵永翼
机构地区
沈阳师范大学软件学院
出处
《数字通信世界》
2019年第3期181-181,214,共2页
Digital Communication World
关键词
APRIORI
教学
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分类号
G434 [文化科学—教育技术学]
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黄黎明,肖久红,佘春勇,吴阳锋,张帅.
基于关联规则的水利工程建设质量安全监管数据挖掘与分析[J]
.中国水利,2018(22):50-53.
被引量:3
2
李洪伟,马中原,谢镇波.
基于Apriori算法的数据挖掘技术在某型发动机飞参数据处理中的应用研究[J]
.飞机设计,2018,38(4):5-8.
被引量:4
3
齐娇娇.
基于改进Apriori算法的运动员多属性训练数据挖掘模型构建及仿真[J]
.微型电脑应用,2018,34(12):137-139.
被引量:5
4
张珏.
基于改进的Apriori算法在网络教学平台中频繁访问路径研究[J]
.无线互联科技,2018,15(20):144-146.
被引量:1
5
王永贵,徐山珊,肖成龙.
无线城市社团发现的研究——在Spark上利用改进关联规则实现社团发现的算法[J]
.计算机科学与探索,2019,13(9):1582-1592.
被引量:2
6
阮梦黎,吴磊.
基于双阈值Apriori算法和非频繁项集的关联规则挖掘方法[J]
.计算机应用研究,2018,35(12):3579-3583.
被引量:19
7
黄黎明,刘振宇.
用改进Apriori算法确定药房处方药物的关联规则[J]
.电子设计工程,2018,26(24):36-40.
被引量:7
8
陈喜华,黄海宁,黄沛杰.
基于Apriori算法的学生成绩分析在课程关联性的应用研究[J]
.北京城市学院学报,2018(4):60-65.
被引量:7
9
秦博宏,施运梅.
Apriori算法在金属复合产品质量控制中的应用[J]
.北京信息科技大学学报(自然科学版),2018,33(3):42-46.
被引量:1
10
曹玉洁,陈艳琰,唐于平,金益,沈娟,康安,周桂生,尚尔鑫,段金廒.
基于Apriori算法与网络关联的大黄-甘草药对数据挖掘分析[J]
.中国实验方剂学杂志,2018,24(14):182-187.
被引量:26
二级参考文献
95
1
吕杰林,陈是维.
基于相关性度量的关联规则挖掘[J]
.浙江大学学报(理学版),2012,39(3):284-288.
被引量:15
2
陈爱东,刘国华,费凡,周宇,万小妹,貟慧.
满足均匀分布的不确定数据关联规则挖掘算法[J]
.计算机研究与发展,2013,50(S1):186-195.
被引量:18
3
李崑,宋姚屏,陈云惠,吴孟旭,丁维,苏必良,蒋永光(指导),周训伦(指导).
数据挖掘技术在药对配伍规律研究中的应用[J]
.辽宁中医杂志,2006,33(7):773-774.
被引量:25
4
张素兰.
一种基于事务压缩的关联规则优化算法[J]
.计算机工程与设计,2006,27(18):3450-3453.
被引量:16
5
黄龙军,段隆振,章志明.
一种基于上三角项集矩阵的频繁项集挖掘算法[J]
.计算机应用研究,2006,23(11):25-26.
被引量:11
6
晁凤英,杜树新.
基于关联规则的食品安全数据挖掘方法[J]
.食品与发酵工业,2007,33(4):107-109.
被引量:15
7
曲建岭,唐昌盛,李万泉,高峰.
基于广义回归神经网络的飞参数据预处理[J]
.航空计算技术,2008,38(2):27-29.
被引量:2
8
刘林刚,李学仁,陈永刚,吴立勋.
基于支持向量机的航空发动机振动预测模型研究[J]
.微计算机信息,2008,24(16):289-291.
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9
于倩.
基于Web挖掘的个性化学习系统[J]
.通信技术,2008,41(9):232-234.
被引量:3
10
孙炳文,孙新云.
大黄药对的应用[J]
.河南中医,2008,28(10):87-88.
被引量:7
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62
1
AnneHudsonJones.
医学与文学的传统及创新[J]
.医学与哲学,2000,21(5):59-61.
被引量:12
2
张婷婷,赵宏,汪峰坤,王斌.
Apriori算法在移动教职工健康管理平台中的应用[J]
.佳木斯大学学报(自然科学版),2018,36(4):618-620.
3
张良勇,张涵.
基于Apriori关联规则下货车发动机故障分析[J]
.河北企业,2018,0(11):150-151.
4
邵婷婷.
加权Apriori算法优化及其在商品销售数据分析中的应用[J]
.中国商论,2019,0(4):245-247.
被引量:1
5
彭孟凡,乔靖怡,白莉,白明,苗明三.
基于关联规则和因子分析探讨中药治疗多囊卵巢综合征用药规律[J]
.时珍国医国药,2019,30(1):253-255.
被引量:10
6
陈嘉倩,陈艳琰,唐于平,周桂生,尚尔鑫,段金廒.
大黄不同功效的古今用药规律分析[J]
.中草药,2019,50(6):1485-1492.
被引量:38
7
孙晓杰,梁义.
基于双阈值的图像边缘实时检测系统[J]
.仪表技术与传感器,2019(8):83-86.
被引量:5
8
施成湘,周婷.
师范生职前课程数据关联性分析[J]
.重庆第二师范学院学报,2019,32(5):105-110.
9
汪叶群,杨涛,李鑫欣,谢佳东,董海艳,胡孔法.
基于联合条件概率矩阵的药对提取算法设计及应用[J]
.世界科学技术-中医药现代化,2019,21(6):1153-1160.
被引量:2
10
朱丹丹,王益民,王东,刘珍珍.
基于数据挖掘的张伯礼教授治疗心悸用药规律分析[J]
.天津中医药,2020,37(1):18-22.
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11
1
包昊罡,李艳燕,郑娅峰.
面向大规模在线学习的社会化推荐模型与方法[J]
.现代远程教育研究,2018,0(3):94-103.
被引量:11
2
温晓红,刘华平,阎高伟,孙富春.
基于超限学习机的非线性典型相关分析及应用[J]
.智能系统学报,2018,13(4):633-639.
被引量:2
3
路燕,盛姝.
基于支持向量机优化参数的集成多核典型相关分析[J]
.科技管理研究,2018,38(15):258-262.
被引量:2
4
耿楠,陈明选.
网络学习资源个性化推荐研究现状与发展趋势[J]
.中国教育信息化,2018,24(21):1-6.
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黎丹雨,陈怡华.
一种多层多维的关联规则挖掘算法在推荐系统中的应用[J]
.计算机与现代化,2019,0(6):44-48.
被引量:6
6
周凯伟,万建武,王洪元,马宏亮.
联合标签预测与判别投影学习的半监督典型相关分析[J]
.中国图象图形学报,2019,24(7):1126-1135.
被引量:1
7
亢婉君.
基于Spark的网络教学资源个性化推荐方法[J]
.科学技术创新,2019(25):81-82.
被引量:1
8
韩怡.
基于主题词的在线教育教学资源推荐模型构建[J]
.自动化技术与应用,2019,38(9):170-173.
被引量:2
9
莫恭钿,陈正振.
基于协同过滤算法的课程资源平台的设计与实现[J]
.信息通信,2019,0(7):78-79.
被引量:4
10
田枫,李欣,刘芳,刘贤梅,王梅,张可佳,富宇.
学习资源个性化推荐系统的学习者模型构建[J]
.教育教学论坛,2020(10):304-305.
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1
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吴昌钱,刘敏.
基于核典型相关分析的教学资源推荐算法[J]
.辽宁科技大学学报,2021,44(1):62-66.
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4
1
张佳,黄巧巧.
高校短视频教学资源平台构建困境与对策研究[J]
.现代信息科技,2022,6(8):195-198.
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彭小华,谭菊华,邱芬.
基于大数据的思政教学资源推荐系统设计[J]
.信息与电脑,2022,34(14):227-229.
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杨丽华.
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.信息与电脑,2022,34(24):251-253.
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4
张宁,顾倩,梁有程,胡璐施,苏文俊.
基于模糊决策树的民航专业教学资源个性化推荐系统[J]
.信息与电脑,2023,35(8):240-242.
1
陈秀秀,刘凯,马双涛,刘丽,陈思琦.
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.山东师范大学学报(自然科学版),2019,34(1):48-53.
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李银碧.
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.通信技术,2019,52(4):912-916.
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.工业设计研究,2018(1):320-326.
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孙洁,黄承宁.
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.电脑知识与技术,2019,15(2Z):84-85.
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余以胜,徐剑彬,刘鑫艳.
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.情报学报,2017,36(10):1093-1098.
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黄涛,戴淑敏,成二丽.
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.国家图书馆学刊,2018,27(2):14-19.
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陈可嘉,赵政.
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.福州大学学报(哲学社会科学版),2019,33(1):42-47.
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任群,陶正虎.
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