C4.5决策树

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基于数据挖掘的用户行为分析系统设计
《软件》2025年第1期37-39,共3页张红 
2024年度全国高等职业院校信息技术课程教学改革研究项目“基于数字赋能的立体化教学资源建设及新形态教材开发研究与实践—以人工智能课程为例”(KT2024019)。
本文设计了一种基于数据挖掘的用户行为分析系统,通过数据采集、数据预处理、行为特征分析、用户画像生成与结果展示四个模块,实现对用户行为的深度挖掘。系统采用K-means聚类、C4.5决策树和Apriori关联规则挖掘等算法,精准提取用户行...
关键词：数据挖掘 用户行为分析系统 K-MEANS聚类 C4.5决策树 Apriori关联规则挖掘 
在线学习风格识别技术与方法研究被引量：5
《软件》2018年第4期97-102,共6页黄诚 张冰雪 赵逢禹 
每个学习者在学习过程中都有自己的学习风格。现有的利用学习行为自动识别学习风格的方法所采用的行为数据单一,未能充分体现Felder–Silverman理论中与学习风格相对应的学习行为的定义,且大部分学习风格识别模型都只采用单一算法对行...
关键词：学习风格模型 行为特征 C4.5决策树 隐马尔可夫模型 
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