摘要
决策树是归纳学习和数据挖掘的重要方法,通常用来形成分类器和预测模型。对网络课程知识点个性化设计中的大量数据,运用数据挖掘算法中的决策树C4.5算法对所给数据进行处理,选取决策属性,构造决策树,提取分类规则,获取每一个知识点与不同类型的学生之间的关系。通过实验仿真发现,C4.5决策树算法取得了较为理想的分类预测效果。
Decision tree is an important method of data mining and inductive learning and usually used to form classification and prediction model. The large amounts of data of Personalized knowledge points of Web-based Course decision, used the C4.5 decision tree algorithm to process, select decision attributes, construct a decision tree, classify rule extraction so as to obtain the relationship of knowledge points and students.Through the experiment discovery,the results of experiments demonstrated that C4.5 decision tree algorithm can obtain good results of classification.
出处
《河南广播电视大学学报》
2012年第3期108-110,共3页
Journal of Henan Radio & TV University
基金
郑州航空工业管理学院教育教学科学研究基金项目(项目编号:2010103003)
关键词
C4.5算法
决策树
网络课程
知识点个性化
C4.5 algorithm
decision tree
web-based course
personalized knowledge points
作者简介
作者简介：马伟杰，男，河南郑州人，硕士研究生，研究方向：网络环境下的数据挖掘技术（Web Mining）.
