混合频繁模式树驱动的粗糙集属性约减算法在教育大数据中的应用

本文主要探讨了一种创新的粗糙集属性约减方法，即基于混合频繁模式树（MIX_FP树）的研究与应用。在当前教育大数据背景下，数据往往具有高维度、不完备和增量性等特点，这为传统的属性约减技术带来了挑战。论文首先提出了一个针对不完备决策表的差别信息增量更新算法，这一算法能够有效处理数据的动态变化，提高了处理效率。 区别于传统的粗糙集理论，MIX_FP树结合了树形结构的优势，对差别信息进行了高效存储。通过利用粗糙集中的核心概念——核属性，该算法能够在保持学习分析系统性能的同时，实现高维属性的有效约减。核属性的选择对于减少冗余信息，提高模型的简洁性和可解释性至关重要。 实验结果表明，基于MIX_FP树的属性约减算法在运行效率和空间性能上表现出色，对于处理大规模教育大数据具有显著优势。这不仅为教育领域的大数据分析提供了一种实用工具，也为基于粗糙集理论的属性约减算法的研究开辟了新的方向。此外，该算法在学习分析技术中具有广泛的应用潜力，例如在学生行为预测、课程推荐系统以及教育资源优化等方面。 作者们，林春喜、徐宏和王谊青、李文，分别来自西安交通大学电子信息工程学院和中山大学数据科学与计算机学院，他们的研究背景涵盖了数据挖掘、云计算和知识表示等多个领域，为本文的理论支持和实际应用贡献了丰富的学术资源。本文的工作不仅为学术界提供了有价值的研究成果，也为教育技术的实际应用提供了坚实的技术支撑。