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針對如何分析校園無線網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)、挖掘數(shù)據(jù)中蘊(yùn)藏的學(xué)生行為，更好地輔助教學(xué)管理，提出了在Ha-cloop平臺構(gòu)建基于自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模糊C一均值聚類算法。該算法采用自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與模糊C一均值聚類算法相結(jié)合，避免了模糊C一均值聚類算法初始化不當(dāng)帶來的誤差。考慮到無線用戶網(wǎng)絡(luò)行為數(shù)據(jù)規(guī)模龐大，采用了Hadoop平臺并行運(yùn)行聚類算法，有效地降低了分析時(shí)間。通過采集用戶校園無線網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，利用聚類算法評估了學(xué)生群體的學(xué)習(xí)興趣度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，提出的算法提高了聚類結(jié)果的準(zhǔn)確性，分析平臺為學(xué)校管理層有效地作出決策提供了依據(jù)，研究方法為其他高校解決類似問題提供了有益的參考思路。
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