决策树算法在智能导学系统中的应用

《决策树算法在智能导学系统中的应用》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在工程资料-天天文库。

1、决策树算法在智能导学系统中的应用邱涛，李雯(江西理工大学信息工程学院，江西救州341000)摘要:决法是一个经典的敷据挖掘分类舜法，如今已经確广泛应用到各个较域•并H取得了很好的效果•此外•対决毅树算法的改进也在不断的进行中。将决策树算祛应用拄番施吊学系境中，其目的是为了便智能导学系统能更好对学习者进行分类•采用的方式是应用决策神算祛对学习者綸入的资料对苴进行分类，井对不同类教的学习者应用不同的救学计划。结果表明应用决策树算祛分类能明确的把握学习者的转性•提高系统的分类效率。由此得出结论•将决策树算法应用在智能导学

2、系统中是十分可行的。关键词:决策树算迭;智能导学聚统;分类中图分类号:TP18文猷标识胃:A文■编号：1673-629X(2009)12-0189-04TheApplicationofDecisionTreeAlgorithminIntelligenceTeachingSystemQIUTao丄IWen(SchoolofInfcMTnatkiHEngineering.InstituteofIcchnologyofJiarigxi♦(janzhexj341000.China)Abstract[Decisiontree

3、al^onthmtsacli品caldatammingclassificaticnakorirhm.itIwidelyusedineveryfieldandh*smanyeffectnowacluy^・Furthermore,theameliorationtockc»iontK«algorithmiskeepingon.Theputpo«!toapplydedjeiuntreeslgurithniinintelligenceleachingjiyaicmixtokts[hesystemdolx?uercliwaa

4、fieation.Usedcci°ytreeAlgorithmtoclmwafythelearnerby[heirinputinfor-nwdion.findapplydifferentteamingprogramto【hen】.There&uliJxwstheapplicatkinofdecisiontreealgorithmIrissystemgettheIcam-crltraitclearlyandimprovetheclassificationefficiency.Thereisconditionthata

5、pplydecisicxicreealgorithmtointelligencetcmrhinKsystemisfeasible.Keywords：decisionirwnlgcjritlun;inteUigtawrtcRchrngsyManicbuofific^tion0弓I宫解决上述问题•体现出系统的智能性c智能导学系统是在Internet的远程教育系统的基础上，加入人工智能技术，使系统具有智能性，能更好地适应学习者的要求。基于Internet的远程教育具有开放性、灵活性、学习终身性和资源共享性等优点。充分利

6、用这些优点不仅町以满足学习者个性化学习需要，而且可以在很大程度上提髙学习效率。但据初步调査表明•大多数学习者在网络学习时,会遇到不同程度上的困难，主要原因是目前的网络学习系统中存在网络课程机械化、学习资源混杂化、缺少反馈、缺少有效的导学机制⑴等问题。利用软件工程、数据挖掘和人工智能等技术，分析设计智能导学系统，可以很好地收権8期：2009・03-23；修叵日期：2009-06-27基金项目：江曲省科学技术研究啖H(GJJ08285)作者简介:邱谆(1986-).男•江西赣州人，硕士研丸生•研究方向为数IK挖掘，人工

7、智能；乍雯，教授•硕士生导辩，研究方向为基于网恪的故据斥应用技术。1数据挖掘中的分类技术1A分类技术数据挖搁的主要任务有分类分析、聚类分析、关联分析、序列模式分析等，其中的分类分析由于其待殊地位，一直是数据挖掘研究的热点之一•至今巳经提岀很多算法。数据挖掘分类就是分析输人数据•通过在训练集中的数据表现出来的特性，为每一个类找到-种准确的描述或者模型⑵。分类就足把一些新的数据项映射到给定类别的中的某一个类别•例如一篇文章在发表时,可以自动地把这篇文章划分到某一个文章类别，一般的过程星根据样本数据利用一定的分类算法得到

8、分类规则，新的数据过来就依拯该规则进行类别的划分。分类在数据挖掘中是一项非席重耍的任务，有很多用途，比如预测.即从历史的样本数据推算出未来数据的趋向。还有分析用户行为•通过这种分类，町以得知某一商品的用户群,对销售来说冇很大的帮助。分类器的构造方法有机器学习方祛、神经网络方祛等。常见的统计方法有KNN算法，基于事例的学习方法。机器学习方法包括决策树法和归纳法