作者：何绯娟; 石磊; 缪相林因果关系学习行为因果图隐变量
摘要：目前,MOOC数据挖掘关注重点是学习效果和学习行为的相关性。但是相关性并不意味着因果关系。后者更有助于为构建智能化导学、推荐、评价等机制提供依据。为此,提出了一种“因果图构建+隐变量插入”相结合的因果关系挖掘方法。该方法首先按“无向图学习+方向学习”两阶段,从高维海量的学习行为数据中构建出因果图,然后生成隐变量候选集,并基于因果图中的半团结构将隐变量插入因果图,从而获得简化和易理解的因果关系。
注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社
