基于数据挖掘的HSK成绩分析
本文选题：HSK 切入点：数据挖掘 出处：《华侨大学》2017年硕士论文
【摘要】：随着中国影响力的增加,汉语热的不段升温。HSK作为衡量母语非汉语者汉语水平的权威考试,规模也不断扩大,所留下的HSK成绩积累得越来越多。使用传统的方法对数据的信息进行分析的时候,只能得到数据表层的信息,对于数据各个属性之间的隐含信息以及联系都不能进行获取。而数据挖掘技术则能够从大量的数据中发现隐藏于其中的有用的知识和规则。本文围绕HSK成绩进行数据挖掘的分析研究,挖掘出影响留学生学好汉语的各种因素及其之间的关系。作者在文章中首先对数据挖掘技术中的相关概念进行了描述,然后对Apriori算法的概念、实现算法的相关步骤以及算法实现的具体规则进行了详细的介绍,之后对该算法在HSK成绩数据挖掘中的应用进行了介绍。研究对HSK考试数据进行预处理的方法并对笔者工作单位2011年-2015年HSK考试相关数据进行提取与预处理;自行编程实现了关联规则挖掘Apriori算法,对所提取的考试成绩数据进行关联规则挖掘,得出关联规则结果,分析影响考生成绩的各个因素的关系,为汉语的教学提供帮助。
[Abstract]:With the increase of China's influence, the popularity of the Chinese language heats up. HSK, as an authoritative test to measure the Chinese proficiency of non-native Chinese speakers, is also expanding in scale. The HSK scores left behind are accumulating more and more. When we use traditional methods to analyze the information of the data, we can only get the information from the surface layer of the data. The implicit information and the relation between each attribute of the data can not be obtained, while the data mining technology can find the useful knowledge and rules hidden in it from a large amount of data. This paper focuses on the achievement of HSK. Analysis and Research of data Mining, The author first describes the related concepts in data mining technology, and then describes the concept of Apriori algorithm. The relevant steps of the algorithm and the specific rules of the algorithm implementation are introduced in detail. Then the application of the algorithm in HSK score data mining is introduced. The method of preprocessing HSK test data is studied, and the relevant data of HSK examination from 2011 to 2015 are extracted and preprocessed. The Apriori algorithm of association rule mining is realized by self-programming. The result of association rule is obtained by mining the test score data, and the relationship between the factors that affect the result of examinee is analyzed so as to provide the help for the teaching of Chinese.
【学位授予单位】：华侨大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：TP311.13
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，本文编号：1668837
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