数据挖掘下的对外汉语学习行为分析模型研究

摘要

为提高对外汉语学习质量和学习效率,基于海量的对外汉语学习行为数据,综合考虑学习者的社会维度、情感维度、环境维度、生理维度和心理维度等5个方面因素,建立了对外汉语学习行为标签特征库,提出一种基于模糊C均值的对外汉语学习行为聚类算法,实现不同类型对外汉语学习者学习行为画像.研究结果表明,FCM聚类算法有效,行为标签合理,为对外汉语学习用户量身定制对外汉语学习建议和制定更有效和合适的学习计划和学习目标提供科学决策的依据.