年晴

摘要：為了實(shí)現(xiàn)漢語(yǔ)言在線學(xué)習(xí)用戶學(xué)習(xí)行為聚類(lèi)分析，針對(duì)FCM聚類(lèi)結(jié)果易受其初始聚類(lèi)中心選擇的影響，提出一種基于IHSFCM的漢語(yǔ)言學(xué)習(xí)用戶學(xué)習(xí)行為聚類(lèi)分析。選擇參與維度、專(zhuān)注維度、規(guī)律維度、交互維度和學(xué)習(xí)成績(jī)等作為學(xué)習(xí)行為的分析指標(biāo)，學(xué)習(xí)者層次分為5個(gè)等級(jí)，分別為優(yōu)秀、良好、中、合格和差。與HSFCM、SVM和決策樹(shù)對(duì)比發(fā)現(xiàn)，文中算法IHSFCM具有更高的聚類(lèi)準(zhǔn)確率和更快的收斂速度以及更低的適應(yīng)度，為學(xué)習(xí)者層次劃分和優(yōu)化課程學(xué)習(xí)提供了新的方法。

關(guān)鍵詞：在線學(xué)習(xí);漢語(yǔ)言;學(xué)習(xí)行為;模糊均值聚類(lèi);和聲搜索算法

中圖分類(lèi)號(hào)：TP391

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

StudyontheLearningBehaviorModelofChineseLanguage

LearnersBasedonImprovedFuzzyCmeansClustering

NIANQing

（

SchoolofHumanitiesManagement，ShanxiUniversityofTraditionalChineseMedicine，Xian712046，China

）

Abstract：InordertoanalyzethelearningbehaviorofChineselanguageonlinelearners，duetoFCMclusteringresultsareeasilyaffectedbytheinitialclustercenterselection，thispaperpresentsaclusteringanalysisofChineselanguagelearningbehaviorbasedonIHSFCM.Participationdimension，attentiondimension，regularitydimension，interactiondimensionandlearningachievementareselectedastheanalysisindexesoflearningbehavior.Thelearners'levelisdividedinto5grades，i.e.，excellent，good，medium，qualifiedandpoor.ComparedwithHSFCM，SVManddecisiontree，theIHSFCMhashigherclusteringaccuracy，fasterconvergencespeedandlowerfitness.Itprovidesanewmethodforlearnerstodivideandoptimizecourselearning.

Keywords：onlinelearning;Chineselanguage;learningbehavior;fuzzyCmeansclustering;harmonysearchalgorithm

0引言

隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展和綜合國(guó)力的不斷上升，對(duì)外交流和對(duì)外貿(mào)易的深度和規(guī)模不斷加深和擴(kuò)大以及網(wǎng)絡(luò)教學(xué)和在線課程的飛速發(fā)展，漢語(yǔ)言學(xué)習(xí)的人數(shù)和規(guī)模不斷增加和擴(kuò)大，積累了大量的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，如何利用這些學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘出學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的內(nèi)在價(jià)值更好地服務(wù)于漢語(yǔ)言的教與學(xué)，引起了廣泛關(guān)注和研究[12]。因此研究漢語(yǔ)言學(xué)習(xí)用戶的學(xué)習(xí)行為對(duì)優(yōu)化課程教學(xué)和完善課程評(píng)估具有重要意義。

模糊C均值（FuzzyCmean，F(xiàn)CM）聚類(lèi)[3]是運(yùn)用隸屬度確定每個(gè)數(shù)據(jù)樣本類(lèi)別的方法，具有效率高、計(jì)算量小的優(yōu)點(diǎn)，然而FCM聚類(lèi)結(jié)果易受其初始聚類(lèi)中心選擇的影響，本文將和聲搜索算法（HarmonySearch，HS）應(yīng)用于FCM初始聚類(lèi)中心的選擇，提出一種基于IHSFCM的漢語(yǔ)言學(xué)習(xí)用戶學(xué)習(xí)行為聚類(lèi)分析。研究結(jié)果表明，IHSFCM具有更快的收斂速度和更低的適應(yīng)度，效果較HSFCM更優(yōu)，為漢語(yǔ)言課程學(xué)習(xí)優(yōu)化提供科學(xué)決策的依據(jù)。

1改進(jìn)的HS算法

（1）隨機(jī)位置更新

若HS算法中最差和最好和聲分別為xworst以及xbest，將xworst視為基向量，則較優(yōu)和聲通過(guò)學(xué)習(xí)xbest調(diào)節(jié)出來(lái)，本文提出一種基于隨機(jī)位置更新的方法如式（1）—式（2）。

xnewi=xri+rand×（xd-xri）

（1）

xd=F×xbesti-xri，r∈（1，2，…，HMS）

（2）

若xrxUi，則xd=xUi。式（1）和式（2）中，rand為隨機(jī)數(shù);xnewi、xri分別為新產(chǎn)生的和聲xnew以及隨機(jī)選擇的和聲xr的第i維變量;xLi、xUi為和聲xi第i維變量的上限和下限;遷移尺度F∈[0，2]。

（2）反向?qū)W習(xí)

為擴(kuò)大HS算法的搜索空間，將反向?qū)W習(xí)[45]引入HS算法，反向?qū)W習(xí)策略如式（3）。

xnewi=

xUi+xLi-xri，rand≤0.5

xri，其他

（3）

（3）小概率變異

HS算法中的小概率變異操作如式（4）。

xnewi=xLi+rand×（xUi-xLi）

（4）

如果rand≤Pm，則進(jìn)行小概率變異，取Pm=0.005。

（4）修正音調(diào)微調(diào)概率

音調(diào)微調(diào)概率PAR可設(shè)計(jì)如式（5）。

PARt+1=PARmax-PARminT·t+PARmin

（5）

式（5）中，PARmax、PARmin為音調(diào)微調(diào)概率的最大值和最小值;PARt+1為第t+1次的音調(diào)微調(diào)概率。

改進(jìn)HS算法流程，如圖1所示。

2基于IHSFCM聚類(lèi)

2.1學(xué)習(xí)行為分析指標(biāo)

為實(shí)現(xiàn)漢語(yǔ)言學(xué)習(xí)用戶學(xué)習(xí)行為的分析，在參考文獻(xiàn)[68]基礎(chǔ)上，選擇參與維度、專(zhuān)注維度、規(guī)律維度、交互維度和學(xué)習(xí)成績(jī)等作為評(píng)價(jià)指標(biāo)，詳細(xì)評(píng)價(jià)指標(biāo)，如表1所示。

2.2FCM聚類(lèi)

假設(shè)樣本數(shù)據(jù)x={x1，x2，…，xn}，樣本數(shù)據(jù)為n個(gè)，每個(gè)元素包含d個(gè)屬性。FCM聚類(lèi)數(shù)目為C（2≤C≤n），聚類(lèi)中心W={w1，w2，…，wC}。由于FCM模糊聚類(lèi)的每個(gè)元素類(lèi)別不能被嚴(yán)格劃分到具體的某一類(lèi)別之中，所以令μik為第k個(gè)元素屬于第i類(lèi)的隸屬度，其中

∑Ci=1μik=1，μik∈[0，1]。

FCM模糊均值聚類(lèi)的目標(biāo)函數(shù)定義為：

minJm（U，W）=∑nk=1

∑Ci=1μbikd2ik

（6）

式中，b為指數(shù)權(quán)重，文中取b=2;U為隸屬度矩陣;dik=||xk-wi||表示元素xk與類(lèi)中心wi二者之間的歐式距離。FCM模糊均值聚類(lèi)的中心思想就是不斷調(diào)整（U，W）使得目標(biāo)函數(shù)Jm（U，W）最小。FCM模糊均值聚類(lèi)的迭代步驟為：

Step1：設(shè)定聚類(lèi)數(shù)目C（2≤C≤n）和指數(shù)權(quán)重b，并隨機(jī)初始化聚類(lèi)中心矩陣W（0），令迭代次數(shù)l=0;

Step2：計(jì)算隸屬度矩陣U;

u（l）ik=

1/∑Cj=1（dik/djk）2b-1，dik>0

1，dik=0

（7）

Step3：修正聚類(lèi)中心W;

w（l+1）i=∑nk=1（μ（l）ik）bxk∑nk=1（μ（l）ik）b

（8）

Step4：對(duì)于給定閾值ε>0，若J（l）m-J（l-1）m≤ε，則FCM算法結(jié)束，此時(shí)對(duì)應(yīng)的最優(yōu)聚類(lèi)中心W（l）=w（l）1，w（l）2，…，w（l）C;反之，l=l+1，返回Step2。

2.3IHSFCM聚類(lèi)

IHSFCM聚類(lèi)思想：先隨機(jī)產(chǎn)生幾組聚類(lèi)中心點(diǎn)，運(yùn)用IHS算法的思想變化區(qū)域中心點(diǎn)計(jì)算適應(yīng)度，淘汰適應(yīng)度低的中心點(diǎn)和產(chǎn)生新的中心點(diǎn)，重新迭代計(jì)算，如此反復(fù)，直到滿足結(jié)束條件為止，算法流程圖，如圖2所示。

基于IHSFCM的漢語(yǔ)言在線學(xué)習(xí)用戶學(xué)習(xí)行為聚類(lèi)分析算法可以具體詳細(xì)地描述為：

Step1：讀取漢語(yǔ)言在線學(xué)習(xí)用戶學(xué)習(xí)行為分析指標(biāo)數(shù)據(jù);

Step2：初始化HS算法參數(shù)：創(chuàng)作的次數(shù)T、聲記憶庫(kù)的個(gè)數(shù)HMS、音調(diào)微調(diào)的概率PAR、音調(diào)微調(diào)的帶寬bw以及和聲記憶庫(kù)保留的概率HMCR;

Step3：初始化和聲記憶庫(kù);

Step4：生成新和聲;

Step4：更新和聲記憶庫(kù)：根據(jù)適應(yīng)度函數(shù)（6）評(píng)價(jià)Step3中的新解，若比HM中的函數(shù)值最差的一個(gè)好，則更新至HM中;

Step5：重復(fù)Step3和Step4，直到滿足終止條件，輸出FCM最優(yōu)聚類(lèi)中心，并將FCM最優(yōu)聚類(lèi)中心帶入FCM模型進(jìn)行漢語(yǔ)言在線學(xué)習(xí)用戶學(xué)習(xí)行為聚類(lèi)。

3實(shí)證分析

3.1數(shù)據(jù)來(lái)源

為了驗(yàn)證本文算法的有效性，選擇網(wǎng)易公開(kāi)課《漢語(yǔ)言文字學(xué)類(lèi)課程導(dǎo)論》在線課程學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)為研究對(duì)象[1213]，將學(xué)習(xí)者層次分為5個(gè)等級(jí)，分別為優(yōu)秀、良好、中、合格和差，不同學(xué)習(xí)者類(lèi)型數(shù)據(jù)分布，如表2所示。

3.2評(píng)價(jià)指標(biāo)

為了說(shuō)明漢語(yǔ)言在線學(xué)習(xí)用戶學(xué)習(xí)行為聚類(lèi)分析的效果，評(píng)價(jià)指標(biāo)選擇聚類(lèi)

準(zhǔn)確率T和誤判率F。

（1）準(zhǔn)確率T：如果學(xué)習(xí)者類(lèi)型被正確聚類(lèi)的數(shù)量為A，而學(xué)習(xí)者類(lèi)型的實(shí)際數(shù)量為B，則學(xué)習(xí)者類(lèi)型聚類(lèi)的準(zhǔn)確率如式（9）。

T=AB×100%

（9）

（2）誤判率F：如果學(xué)習(xí)者類(lèi)型是第i類(lèi)的實(shí)際數(shù)量為H，而將第i類(lèi)學(xué)習(xí)者類(lèi)型誤判為第j類(lèi)學(xué)習(xí)者類(lèi)型的數(shù)量為G，則學(xué)習(xí)者類(lèi)型判斷的誤判率如式（10）。

Fij=GH×100%

（10）

3.3實(shí)驗(yàn)結(jié)果

為了驗(yàn)證漢語(yǔ)言在線學(xué)習(xí)用戶學(xué)習(xí)行為聚類(lèi)算法的效果，將本文算法IHSFCM和HSFCM[14]、SVM[15]和決策樹(shù)[1617]進(jìn)行對(duì)比，如表3和圖3圖7所示。

IHS算法參數(shù)設(shè)置為：種群規(guī)模為10，最大迭代次數(shù)為100，聚類(lèi)結(jié)果如表3所示。IHSFCM和HSFCM收斂曲線

對(duì)比如圖7所示，由圖7可知，IHSFCM具有更快的收斂速度和更低的適應(yīng)度，效果較HSFCM更優(yōu)。

圖3圖7中，“*”表示學(xué)習(xí)者層次的預(yù)測(cè)類(lèi)別，“○”表示學(xué)習(xí)者層次的實(shí)際類(lèi)別，通過(guò)對(duì)比展示可以直觀地顯示學(xué)習(xí)者層次聚類(lèi)結(jié)果和實(shí)際學(xué)習(xí)者層次類(lèi)別，其中1、2、3、4、5分別表示學(xué)習(xí)者層次為優(yōu)秀、良好、中、合格和差。當(dāng)“*”和“○”重合時(shí)，學(xué)習(xí)者層次的預(yù)測(cè)類(lèi)別和實(shí)際類(lèi)別一致，說(shuō)明聚類(lèi)正確;當(dāng)“*”和“○”不重合時(shí)，學(xué)習(xí)者層次的預(yù)測(cè)類(lèi)別和實(shí)際類(lèi)別不一致，此時(shí)學(xué)習(xí)者層次聚類(lèi)錯(cuò)誤。由表3和圖3圖6可知，IHSFCM的聚類(lèi)準(zhǔn)確率和誤判率分別為99.42%和0.58%，優(yōu)于HSFCM的96.27%和3.73%，SVM的96.40%和3.55%和決策樹(shù)的92.30%和2.70%。與HSFCM、SVM和決策樹(shù)對(duì)比發(fā)現(xiàn)，本文算法IHSFCM具有更高的聚類(lèi)準(zhǔn)確率，為學(xué)習(xí)者層次劃分和優(yōu)化課程學(xué)習(xí)提供了新的方法。

4總結(jié)

為了實(shí)現(xiàn)漢語(yǔ)言在線學(xué)習(xí)用戶學(xué)習(xí)行為聚類(lèi)分析，針對(duì)FCM聚類(lèi)結(jié)果易受其初始聚類(lèi)中心選擇的影響，提出一種基于IHSFCM的漢語(yǔ)言學(xué)習(xí)用戶學(xué)習(xí)行為聚類(lèi)分析。研究結(jié)果表明，IHSFCM具有更快的收斂速度和更低的適應(yīng)度，效果較HSFCM更優(yōu)，為漢語(yǔ)言課程學(xué)習(xí)優(yōu)化提供科學(xué)決策的依據(jù)。然而，由于本文學(xué)習(xí)行為分析指標(biāo)可能考慮不夠全面，導(dǎo)致聚類(lèi)效果存在適應(yīng)性較差的缺點(diǎn)，后續(xù)將考慮更多因素的在線學(xué)習(xí)行為聚類(lèi)分析，從而提高學(xué)習(xí)行為分析模型的準(zhǔn)確性和適用性。

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（收稿日期：2020.03.24）