浅谈EM算法在网络学习共同体中的应用

摘要：

随着计算机和网络技术在教育中的广泛应用,远程教育、博客和网络学习共同体等等应运而生.因而大大地方便了信息的交流,以及参与者之间的沟通,从而加强了合作学习.为了提高网络学习共同体的效率,数据挖掘(Data Mining,DM)技术可以帮助使用者从大量数据中分析出其间所蕴含的有价值的知识.EM算法是一种基于统计理论的概率聚类算法,对数据实例进行聚类有着优秀的表现.这篇文章将介绍一种将EM算法应用于网络学习共同体的方案.

关键词： 教育技术学 网络学习共同体 EM算法

作者: 崔佳佳

作者单位: 华东师范大学教育信息技术学系,上海 200062

会议类型: 国内会议

会议名称: 中国人工智能学会计算机辅助教育专业委员会(全国CBE学会)第十三届学术年会

会议地点: 沈阳

会议语种:中文

页码: 190-193

在线出版日期: 2008-05-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）