基于频繁模式矩阵的改进挖掘算法研究

提出了对基于频繁模式矩阵Fp-array的挖掘的改进算法。首先对各项的投影矩阵预处理划分成若干同维矩阵,并根据同维矩阵的权值对剩余未搜索项进行预先判断,进而对搜索最大频繁项目集进行有效剪枝,减少了搜索范围。经过实验和算法分析,证明了改进算法具有明显的优越性。     

基于规范的XML通用题库研究与系统实现

传统题库的异构性,使得各个题库仅信赖于特定的某个命题系统和考试系统,这样造成一定的重复劳动,浪费资源。本文从QTI规范入手,提出了一种基于XML通用题库解决方案,使得各个题库在一定的XML引擎的支持下,转化为通用的XML文档,从而可使得各个题库之间达到交换数据和资源共享的目的。通过对该方案的系统实现,证明该方法实际可行。     

试题库系统及组卷策略

使用试题库系统提高考试的稳定性,实施考教分离,是当前教学改革的必然要求。介绍了一个试题库系统的设计与实现方案,包括系统的功能结构、试题库结构及试卷的自动生成机制。     

区分度与测验进程相匹配的CAT选题策略

选题策略是计算机化自适应测验(CAT)的核心.该文提出了一种新的选题策略,是一种相对严格的“升a”方法,它选择区分度参数的百分等级尽可能接近测验进程的项目,而且还可以通过调整控制参数的取值来满足不同测验场景的需求.Monte Carlo实验结果表明:该方法在测验精度、项目曝光率控制和题库利用率等方面均表现良好.     

不定长认知诊断计算机化自适应测验终止规则研究

目前大多数认知诊断计算机化自适应测验采用定长终止规则,该文提出3种不定长终止规则。通过实验对比,新方法较已有方法具有如下优势:i）能够较好地保障测验精度;ii）大幅降低了人均测验用题数;iii）人均测验用时也有所下降;iv）项目调用均衡性和题库安全性有所增强。     

体育锻炼与青少年体质

运用文献资料法和观察法,对近年来我国对青少年体育锻炼对体质影响的实验研究进行归类和比较分析,以求找到研究中的不足之处并提出未来的研究方向。研究表明近年来我国在青少年体育锻炼对体质影响的研究中实验手段和方法单一,没有根据青少年身心特点安排运动处方;缺少饮食和心理等综合手段的干预。     

《大学计算机基础》课程B/S模式自适应考试系统研究

针对南华大学《大学计算机基础》课程考试所存在的几个主要问题,基于目前国内计算机化考试领域内的研究成果,提出了一种适合我校当前现状设备条件且易于扩展的自适应考试系统模型.然后介绍了系统设计的理论基础-项目反应理论,并进一步详细阐述了系统的整体设计及实验系统的构建情况.最后对系统的优点及扩展进行了分析总结.     

认知诊断计算机化自适应测验按模式分层选题策略

提出一种题库按属性模式分层,并结合项目曝光度控制的新方法.蒙特卡洛模拟研究显示:该方法在题库使用均匀程度上表现优异,并保有较高测量精度.     

基于MapReduce的数据流频繁项集挖掘算法

针对传统数据流频繁项集计算中效率低、内存消耗大等问题,本文采用并行计算的思想设计了一种基于MapReduce的数据流频繁项集挖掘算法,首先,对进行数据分块压缩和传输,其次,将数据频繁项的计算分布在负载均衡的数据节点,可以有效保证数据的执行效率.最后通过一次调度处理合并各个节点产生的频繁项集并进行合并.理论分析和实验对比结果均表明,该算法对于并行处理数据流频繁项集的统计问题是有效可行的.     

基于协同过滤和网络结构的个性化推荐算法

综合了经典的协同过滤算法和基于网络结构的个性化推荐算法.项目同其他所有项目的相似度之和被认为是项目在个性化推荐系统中的初始推荐资源,然后通过二部图的网络结构将这种资源进行重新分配.同时考虑两个项目之间的相互作用关系,提出了最终的推荐算法.最后,根据用户未曾收集项目最终所获得的资源进行排序,向用户推荐资源最多的项目.通过...