首页 | 官方网站   微博 | 高级检索  
文章检索
  按 检索   检索词:      
出版年份:   被引次数:   他引次数: 提示:输入*表示无穷大
  收费全文   1篇
  免费   0篇
工业技术   1篇
  2019年   1篇
排序方式: 共有1条查询结果,搜索用时 0 毫秒
1
1.
为研究高校本科生上网时间特征,将学生上网认证数据转换成学生上网时长向量集。利用K-canopy算法去除离群点,并通过指标投票机制得到最佳聚类个数;利用K-means算法分别对工作日和周末上网时长向量集进行聚类,将工作日向量集聚为6个类、周末向量集聚为5个类;分析聚类结果,得到各类学生的上网时间特征、学生个人的上网时间特征和各专业中各年级学生上网时间特征。学生上网时间特征可为专业课程时间安排、学生管理等工作提供参考。  相似文献   
1
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司    京ICP备09084417号-23

京公网安备 11010802026262号