[发明专利]一种应用于编程教育的数据分析方法

权利要求书

1.一种应用于编程教育的数据分析方法，其特征在于，工作流程如下：

1)整合OJ系统提供的数据与该学生的数据构造一个数据库；

2)将所有数据划分为不同的集合簇；

3)对每个集合簇内进行数据挖掘，提取出相似特征；

4)将结果返回，基于此类结果做出改进。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

构造数据库

对于原始数据库，用ID标明每项数据的归类依据以及数据库处理；

在原始数据表中，用户在一次提交之后的准确度转变为截止记录，开始转换的准确度。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，

准确度是该用户提交至OJ系统内所有正确答案与该用户所有提交至OJ的次数的比值。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

采用k-means的方式对数据库内的数据进行分簇。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，

k-means有两个限制：1，如何决定分多少簇的K以及簇的中心选择；选择用Elbowmethod加以优化，ElbowMethod通过计算簇内每个点到簇中心的距离差的平方和(sunsquareerrorSSE)来确定分簇数量。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，

当SSE越小时，说明每个集合簇结合得越紧密；

随着K值增大，当SSE的下降曲线趋于水平的时候既可以选择为最优分簇数字。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，

使用FP-growth算法来对每个簇内的所有数据进行关联性获取；其输出的规则格式可以表述为：R＝A-B,其中A，B都是上图转化规则内可能出现的指标；A表示既定事实(if),B表示如果发生A，则有大概率发生B的事件。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，

将输出的结果返回，判断属于哪个集合簇，或者要发生的事件。