Educational data mining, the main contents include the establishment of student portraits, student behavior analysis, behavior correlation analysis.
所用到的主要技术点
-
采用ARIMA和ARMA进行时序成绩预测
-
采用加权Minkowski距离+DBSCAN进行行为画像聚类
- 可根据行为特征的重要程度对学生不同的行为特征加权处理，实现自适应聚类。
- 离散化标签建立学生行为画像。
-
采用多频繁模式树FP-TREE的行为关联性分析
学生画像系统展示
to do...
参考资料
- https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231704/introduction
- 基于大数据的学生行为画像研究与分析_常岚