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通过引入社会网络分析方法，建立了综合学习能力、学习状态和协作能力多维指标的学习者特征模型，应用模糊相似和模糊等价演算，以多层次的模糊动态聚类方法识别候选学习领袖，通过融合多类型学习者实现学习小组的迭代划分。实验分析表明，该方法可提高虚拟学习社区中学习小组划分结果的准确度，具有良好的自适应性。
结合社会网络分析和多维特征聚类的学习小组划分方法
【摘 要】
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通过引入社会网络分析方法，建立了综合学习能力、学习状态和协作能力多维指标的学习者特征模型，应用模糊相似和模糊等价演算，以多层次的模糊动态聚类方法识别候选学习领袖，通过融
【机 构】
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中南大学商学院,湖南涉外经济学院信息科学与工程学院
【出 处】
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计算机应用研究
【发表日期】
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2013年3期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(70771115);国家教育部人文社会科学研究青年基金资助项目(11YJCZH227);湖南省教育科学“十二五”规划课题(XJK011QXJ002)
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