基于用户反馈的关联规则挖掘在试卷分析中的应用

摘要：

传统试卷分析系统一般只是对考试成绩做简单的整体统计,如平均分、等级、不及格率等,用户缺乏对试题知识点掌握情况关联程度的准确了解.针对该问题提出一种基于用户反馈的关联规则挖掘算法.首先对原始数据进行预处理,得到试卷知识点评分权重表和二进制的学生得分率表.然后建立一个根据用户选择层数输出关联规则,以及查询与选定知识点相关的规则的新方案.最后,提出了一个考虑用户反馈、支持度和置信度阈值的关联规则挖掘算法,以过滤无用规则,提高挖掘效率.对VB试卷数据应用该算法,发现了基于用户反馈的有趣关联规则.实验结果表明基于用户反馈的关联规则挖掘优于其他关联规则挖掘算法,更易获得有趣的关联规则.

关键词：用户反馈、关联规则、查询、支持度、置信度

所属期刊栏目：19

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61601266;中国博士后科学基金2017M612306;各专业多课程统筹推进混合式教学改革研究与实践项目X2018KZ030;新工科背景下以交叉融合为导向的计算机类课程平台建设与实践项目X2018JGZDA006;《大学计算机基础》资源建设及"学为中心"的混合式教学模式改革与实践项目X2018KZ026

在线出版日期：2019-10-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：218-223