[发明专利]一种知识点关联的挖掘方法

摘要

本发明公开了一种知识点关联的挖掘方法，针对网络课程，具体步骤为：通过改进的频繁模式树压缩存储学生在线学习知识点的记录数据，并对频繁模式树进行挖掘，确立知识点间所存在的关联，再进一步通过改进的频繁模式树来量化这种知识点关联。本发明采用单一支持度与多支持度结合的方式，能较好地适应最小支持度阈值多次调整的场景。在知识点关联量化过程中，将知识点间的关联归纳为直接关联以及间接关联，并综合这两种关联来计算知识点关联度。

主权项

一种知识点关联的挖掘方法，其特征在于，该方法包括以下具体步骤：步骤1：遍历事务数据库，计算每一个项的计数值；创建动态频繁模式树即DFP‑tree的根节点，并标记其为null；再次遍历事务数据库，将每条事务中的项按计数值递减序排列后，插入到DFP‑tree中；当DFP‑tree构建完成后，事务数据库新增了事务而发生变化时，通过对新增事务中各项统计排序并判断是否需要重新构建DFP‑tree；步骤2：从DFP‑tree项头表底部开始向上遍历，根据用户给定的全局支持度阈值分别设定每项的最小支持度阈值，并根据DFP‑tree为每项构建条件动态频繁模式树即conditional‑DFP‑tree，根据每项的条件动态频繁模式树递归地生成该项的频繁模式，再从所得到的频繁模式中找到所有强关联规则，最终得到这些强关联规则所对应的知识点关联；步骤3：将知识点间的强关联规则作为知识点间的直接关联，而间接地通过第三个知识点产生的关联作为知识点间接关联；分别计算知识点直接关联度和知识点间接关联度，并将两种关联度求和再归一化后计算得到知识点关联度。