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在大数据环境下对学生知识资源的选择,能够有效提高学生教育资源的质量。对学生知识资源的优化选择,需要依据影响核心因素集的观测序列,得到各个影响因子向量的相关系数,完成知识资源的选择。传统方法结合主成分分析理论对影响数据矩阵进行标准化处理,得到学生知识资源影响特征向量,但无法得到影响因素的观测序列,导致知识资源选择精度低。提出基于大数据环境下的学生知识资源选择模型。先通过大数据环境下学生心理影响样本数据,对获取的影响样本数据进行相空间重构,结合相关性分析理论分析变量相点序列之间的相关性,得到各个影响因子