基于社交云网络的学生集体行为研究  

A Study on Students' Collective Behavior Based on Social Networking Cloud

作　　者：张可[1] 谢莹[2] 

机构地区：[1]安徽大学计算机科学与技术学院,安徽合肥230601 [2]安徽大学计算机教学部,安徽合肥230601

出　　处：《黄山学院学报》2015年第5期29-32,共4页Journal of Huangshan University

基　　金：安徽省自然科学基金项目(1408085QF108);安徽省大学生创新创业训练计划项目(AH201410357188)

摘　　要：通过云网络集中对学生交互数据进行分析,减轻了对原始数据进行挖掘的难度,提出了一种新的计算模式:再现希尔伯特空间作为一种服务,提供服务以使得能够获得合适的社会需求的维度。图的内核服务可以处理稀疏信息,探索网络的拓扑结构,并最终确定合适的功能,这比处理原始数据更有效。实验结果展现了集体行为学习系统的设计和再现希尔伯特空间模型服务的实现。基于图的内核的方法在处理原始数据时的性能比谱聚类以及其他基线类的方法更佳。A new computing algorithm is proposed through an analysis of students＇ interaction information based on cloud web, which reduces the difficulty in original data mining. Reproducing Hilbert space is employed as a service to obtain suitable dimensionality of social needs. The graph kernel service can process sparse information, explore the network＇s topology and finally determine suitable functions, which is more effective than dealing with the original data. Experimental results present the design of Collective Behavior Learning System and the implementation of reproducing Hilbert space model service. Our method based on graph kernel makes better performance than spectral clustering on the original data and other baseline methods.

关 键 词：集体行为 社会网络 图核 再现希尔伯特空间 

分 类 号：TP393[自动化与计算机技术—计算机应用技术]