一种改进DBSCAN特征聚类的学习者类画像方法

摘要

针对传统聚类算法在学习者群体划分时存在的问题,提出一种基于改进DBSCAN特征聚类的学习者类画像方法。首先,在分析学习者行为数据的基础上,采用改进的PCA-GRBM算法进行多维特征提取;然后充分利用同类学习者在答题过程中的相似性,在经典DBSCAN算法中引用以斯皮尔曼相关系数为度量的多重聚类步骤,提出改进的S-DBSCAN多重特征聚类算法;最后将其应用于学习者类画像的构建中,并对得到的学习者群体特点进行了分析。实验表明,提出的方法有效地提取了学习者类别特征,聚类结果取得了最小的戴维森堡丁指数,适合对学习者类进行画像研究。