聚类算法在试题存储中的应用研究
随着聚类分析技术的迅猛发展,其已成功应用于各个领域,并且产生了多种成熟的聚类算法。但是如何根据需求选择出1种最优的聚类算法,却是现今应用研究的难题。本文主要是将几种常用的聚类算法KMeans,BIRCH,DBSCAN分别应用到试题存储系统中,对待存入试题库的试题资源进行查重研究。通过几种评价方法对聚类结果进行分析,选择出最优的聚类算法K-Means,并应用到试题存储系统中,为教学网站提供了高质量的试题,同时大大提高学科编辑的工作效率,推动教育信息化的快速发展。
教育信息化 试题存储 聚类算法 评价方法 教学网站
李晋宏 徐洁 唐存雨
北方工业大学信息工程学院,北京100144
国内会议
兰州
中文
203-207
2013-05-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）