《表3 学习行为数值替代对应表》

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《基于大数据下K-means聚类算法的在线学习行为路径应用研究》


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学生的登录时间和学习行为路径均存在一定的随机性.线上学习行为本身就是不受时间和地点的约束,由此带来的学习效果往往并非完全达到既定的期望值.尤其在学习行为路径数据采集中可看出,学习行为路径下的每一步都随时有可能被中断,但又存在后续持续的可能.为了便于使用聚类工具进行数值化分析处理,对所有学习行为表达格式的字符串用数值进行替代,生成对应关系如表3所列,所有不采取任何行为的将用“0”值记录,对去除数据冗余的样本采集后,进一步达到聚类分析的初始中心理想值.