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无线网络MOOCs大数据聚类方法优化研究 被引量:1

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摘要 MOOCs(massive open on linecourses)即大型开放式网络课程。是一种基于远程课程教学与无线网络和通信技术结合发展的新的在线网络课程,能给学生提供更大的学习空间。聚类分析是较为常见的学习分析和数据发现的方法,其基本原理是根据对象的属性特征让不同特征的对象形成各种类别。这种方法在MOOCs中有重要的作用和广泛的应用。无线网络数据量大而且比较冗杂,以往的将MOOCs大数据分类分析属性进行聚类的方法有很大的不精确因素。对无线网络MOOCs大数据快速准确聚类促进大数据的处理能力。对聚类方法的优化处理,能有效的促进相互交流学习和聚类综合性能的提高。
作者 伍斌
出处 《通讯世界》 2017年第7期8-9,共2页 Telecom World
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