基于K2算法的属性层级结构学习研究

诊断测验所考察的属性之间往往存在某种层级关系,然而基于专家经验获得的属性层级关系易出现分歧或错误.该文将属性掌握模式作为输入,考察K2算法在不同阈值条件下学习得到属性层级结构的准确性.模拟研究和实证数据分析的结果表明:K2算法对属性层级结构的学习有较高的成功率,并且K2算法对于4种基本层级结构有不同的敏感性,其中线性型和发散型对阈值的敏感性较低,而收敛型和无结构型对于阈值的敏感性较高.