摘要：針對數(shù)據(jù)挖掘算法以及在解決在線學習領(lǐng)域中解決復(fù)雜問題的優(yōu)勢及不足，本文提出一種基于支持向量機SVM算法的學生學習行為聚類算法，并將基于隨機森林模型下的基尼指標特征加權(quán)的支持向量機方法應(yīng)用于學生學習行為分析中。從而改善了SVM算法在分類識別方面性能，并且驗證了采用數(shù)據(jù)挖掘算法應(yīng)用到分析學生學習行為是可行的，并且具有較高的準確性。

關(guān)鍵詞：SVM；學習行為聚類

1 引言

隨著計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的不斷發(fā)展和互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的普及，信息技術(shù)正在不斷地改變我們傳統(tǒng)的教育教學模式。數(shù)據(jù)挖掘于2003年正式開啟開發(fā)和研究工作，美國的七所頂尖院校的研究人員共同提出了“數(shù)據(jù)挖掘VGrADS和網(wǎng)格虛擬化”的項目，之后Amazon、Giftag、Saleforce.com以及IBM都使用數(shù)據(jù)挖掘來提高自己在業(yè)界的競爭力。例如，Google以企業(yè)搜索、應(yīng)用托管等形式向企業(yè)提供Google開放云，而Microsoft推出了Live Mesh這種網(wǎng)絡(luò)管理和數(shù)據(jù)存儲軟件來與Google競爭。在2006年Amazon推出了彈性計算云和簡單存儲服務(wù)，是建立在2004年Amazon提出了MechanicalTurk、簡單隊列服務(wù)等數(shù)據(jù)挖掘服務(wù)雛形之上的。在2008年，IBM提出了公有云和私有云的定義。而Apple公司近年來也相繼推出iTunes服務(wù)以及MobileMe服務(wù)等，標志向數(shù)據(jù)挖掘開始進軍。從而采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進行學生學習行為分析將十分有必要，并且會迅速掀起了一場全球范圍的教育技術(shù)革命，得到了教育界、高校教師和學生以及社會受眾的普遍歡迎。

2 改進的支持向量機SVM

特征加權(quán)支持向量機由核函數(shù)經(jīng)特征加權(quán)構(gòu)造的支持向量機。并且特征加權(quán)核函數(shù)的定義為：

若Kp是定義在X*X（X∈Rn）上的核函數(shù)， p是已知的待輸入集的n階線性變換矩陣，其中n為待輸入集的維數(shù)。特征加權(quán)核函數(shù)Kp定義為

（1）

由于在隨機森林（RandomForest）模型中可以根據(jù)Gini指標來確定每個樣本自變量對應(yīng)變量的影響程度，即確定樣本量中特征屬性的重要性，并且本文將特征加權(quán)核函數(shù)的 值進行優(yōu)化，用此Gini指標確定樣本特征的重要性之后，構(gòu)造了在RandomForest模型下的Gini指標特征加權(quán)的支持向量機，即為改進的支持向量機SVM。

改進支持向量機SVM算法的詳細步驟如下：

Step1.確定樣本集S，即為：

其中x（i）為特征變量，y（i）為類別量。

Step2.在隨機森林模型下計算各個特征變量的Gini指標，標準化各個指標參數(shù)，并以所得指標參數(shù)對其相應(yīng)的特征屬性加權(quán)，構(gòu)造加權(quán)的特征向量： 來優(yōu)化核函數(shù)中的原始特征內(nèi)積。

Step3.構(gòu)造待輸入空間的線性變換矩陣 （也可以是一個數(shù)據(jù)向量或者是一稀疏矩陣），以p建立特征加權(quán)的核函數(shù)Kp。

Step4.對所建立的核函數(shù)Kp進行有效性判定；如果假設(shè)K是正定的，則根據(jù)定義有：

（2）

Step5.應(yīng)用所構(gòu)造的特征加權(quán)的核函數(shù) 在程序設(shè)計中替換傳統(tǒng)的支持向量機SVM模型中的線性核函數(shù)，并且輸出核心的SVM構(gòu)造分類器，與此同時，對構(gòu)造的改進的支持向量機SVM算法進行性能測試。

3 實驗與結(jié)果分析

為了驗證所提出方法的可行性及實用性，本文學生進行了實驗，該數(shù)據(jù)集的原始樣本共有699行數(shù)據(jù)，10列特征屬性，在 R語言的R-Studio環(huán)境中對其進行數(shù)據(jù)清洗預(yù)處理，消除了其中缺失以及不完整的樣本，得到683行10列數(shù)據(jù)集。然后在隨機森林模型中用VarImpPlot（）函數(shù)包對清洗后的數(shù)據(jù)進行特征分析。本文將以上三種算法在學生數(shù)據(jù)庫中的多個在線學習學生學習行為分析數(shù)據(jù)集上進行了實驗，將數(shù)據(jù)集分別應(yīng)用前面所提到的SVM， FWSVM， 改進的支持向量機SVM三種算法在MATLAB 2014a環(huán)境中進行仿真實驗，其統(tǒng)計結(jié)果如圖1所示：

UCI在線學習學生學習行為分析數(shù)據(jù)集對比實驗結(jié)果的分析如圖1所示，在這五個分析數(shù)據(jù)上，可以看出本文所提出的改進的支持向量機SVM算法算法平均的識別性能相對最高，而經(jīng)典的SVM算法的識別性能最差，但總體而言，本文所提出的改進的支持向量機SVM算法在在線學習中識別的正確率最高，效果最為明顯。

綜上實驗數(shù)據(jù)可知，本文提出的基于隨機森林模型下Gini指標的特征加權(quán)支持向量機算法的的正確率相對更高，分類性能相對更具優(yōu)勢。

4總結(jié)

本文通過分析數(shù)據(jù)挖掘算法以及在解決在線學習領(lǐng)域中復(fù)雜問題的優(yōu)勢及不足，提出一種基于支持向量機SVM算法的學生學習行為聚類算法，并將基于隨機森林模型下的基尼指標特征加權(quán)的支持向量機方法應(yīng)用于學生學習行為分析中。從而改善了SVM算法在分類識別方面性能，而且驗證了采用數(shù)據(jù)挖掘算法應(yīng)用到分析學生學習行為的可行性以及準確性，實驗結(jié)果表明，本文所提出的改進的支持向量機SVM算法在在線學習中識別的正確率最高，效果最為明顯。

參考文獻：

[1] 黃晟. 基于變電站為中心的配電網(wǎng)電壓態(tài)勢圖片圖形特征的態(tài)勢評估模型及算法[D]. 杭州電子科技大學， 2017.

[2] 許國棟. 半監(jiān)督學習框架下基于圖的SVM分類算法研究[D]. 北方民族大學， 2017.

楊子恒（1986.9-），男，漢族，原籍湖南常德，香港中文大學信息工程系碩士研究生，現(xiàn)任天津華泰克數(shù)碼科技有限公司總經(jīng)理，主要從事政府和企事業(yè)單位信息化建設(shè)方面的工作。歷經(jīng)公安、大型醫(yī)院、高職院校等多處的重大信息化建設(shè)項目的管理工作，對大數(shù)據(jù)、虛擬現(xiàn)實、網(wǎng)絡(luò)及音視頻、安全防范技術(shù)等方向有較深的設(shè)計及實施經(jīng)驗。