【摘 要】
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针对协作学习异质群组构建的原则和多目标优化等问题,提出一种改进的密度聚类算法,并在此基础上进一步实现群组构建算法。求得学习者的距离矩阵,根据聚类算法对学习者进行聚
【机 构】
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杭州电子科技大学信息工程学院,浙江大学计算机科学与技术学院,杭州电子科技大学计算机科学与技术学院
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针对协作学习异质群组构建的原则和多目标优化等问题,提出一种改进的密度聚类算法,并在此基础上进一步实现群组构建算法。求得学习者的距离矩阵,根据聚类算法对学习者进行聚类,通过基本聚类中学习者随机选择分组,用调节聚类对分组进行调节,实现异质分组。实验结果表明,该算法能够满足＂组内异质,组间同质＂的要求,在分组效果上优于随机选择法,在执行效率上优于遗传算法。
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