典型文献
基于机器学习的在线学习者画像的构建与实现
文献摘要：
文章首先采集学习者在线学习痕迹数据和在线测试成绩,并通过MapReduce程序对学习痕迹数据进行清洗和预处理,从而得到了学习者的学习行为数据.其次,以在线学习行为的投入度、情感和认知为切入点,构建学习者的低度投入、中度投入和高度投入3项评测指标,利用K-means聚类模型及高斯朴素贝叶斯分类模型对在线学习者的行为特征和结果特征进行标签分类,形成3类学习者群体画像.最后,借助Echarts和Seaborn数据图表库将学习者画像结果可视化展示,以便让学习者直观地了解自己的学习状况,并帮助学习者对学习方法做出相应调整,进而提升学习质量.
文献关键词：
学习者画像;学习分析;机器学习算法
中图分类号：
作者姓名：
陈珂;汤鑫;杨业壮
作者机构：
苏州市职业大学,江苏 苏州 215004
文献出处：
引用格式：
[1]陈珂;汤鑫;杨业壮-.基于机器学习的在线学习者画像的构建与实现)[J].无线互联科技,2022(21):147-151
A类：
B类：
基于机器学习,在线学习者,学习者画像,构建与实现,痕迹数据,在线测试,测试成绩,MapReduce,学习行为数据,在线学习行为,投入度,低度,评测指标,means,聚类模型,朴素贝叶斯分类模型,行为特征,标签分类,群体画像,Echarts,Seaborn,数据图表,表库,可视化展示,学习状况,提升学习,学习质量,学习分析,机器学习算法
AB值：
0.432207
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