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| 基于稀疏凸非负矩阵分解的混合数据特征提取与评价研究 | |
| 引用本文： | 周静,余超,胡怡宇,杜倩倩.基于稀疏凸非负矩阵分解的混合数据特征提取与评价研究[J].江汉大学学报(自然科学版),2021(3):56-63. |
| 作者姓名： | 周静 余超 胡怡宇 杜倩倩 |
| 摘 要： | 针对目前缺乏对在线教学和传统课堂的混合数据融合分析,提出一种改进的凸非负矩阵分解特征提取算法,可有效提取学生学习行为数据的特征群集.根据群集特征的权值大小,依次选取多级特征指标,构建评价层、群集层、特征层3个层次上的PSR评价指标体系.依据评价指标体系采用综合加权法计算学生个体的质量评价值,对个体进行分级,分级结果与学... |
| 关 键 词： | 特征网络 群集特征 稀疏化 凸非负矩阵分解 PSR评价体系 分级模型 |