DSpace DSpace UPC
 Català   Castellano   English  

E-prints UPC >
Altres >
Enviament des de DRAC >

Empreu aquest identificador per citar o enllaçar aquest ítem: http://hdl.handle.net/2117/16933

Ítem no disponible en accés obert per política de l'editorial

Arxiu Descripció MidaFormat
educboost.pdf206,47 kBAdobe PDF Accés restringit

Citació: Balcazar, J.; Tirnauca, Cristina; Zorrilla, Marta E. Mining educational data for patterns with negations and high confidence boost. A: Simposio de Teoría y Aplicaciones de Minería de Datos. "Actas de V Simposio de Teoría y Aplicaciones de Minería de Datos (TAMIDA 2010)". 2010, p. 329-338.
Títol: Mining educational data for patterns with negations and high confidence boost
Autor: Balcázar Navarro, José Luis Veure Producció científica UPC; Tirnauca, Cristina; Zorrilla Pantaleón, Marta Elena
Data: 2010
Tipus de document: Conference report
Resum: Association rules constitute a well-known and widely employed data mining technique. We study their applicability in Educational Data Mining. We develop a case study of datasets from that eld: logs of an e-learning platform. We demonstrate that it is convenient to analyze such datasets in terms of association rules that relate not only presence of items in each of the transactions, but also their absence. To cope with the algorithmic di culties and the large output, we apply a new heuristic regarding the support of negative attributes, complementing two previously studied contributions: a basis for closure-oriented notions of redundancy and a notion of novelty called the con dence boost. Our ndings have been validated through interactions with end-user experts, namely, the instructors in whose virtual learning courses the datasets had their origin.
ISBN: 9788492812608
URI: http://hdl.handle.net/2117/16933
Versió de l'editor: http://cataleg.upc.edu/record=b1377559~S1*cat
Apareix a les col·leccions:Altres. Enviament des de DRAC
LARCA - Laboratori d'Algorísmia Relacional, Complexitat i Aprenentatge. Ponències/Comunicacions de congressos
Departament de Ciències de la Computació. Ponències/Comunicacions de congressos
Comparteix:


Stats Mostra les estadístiques d'aquest ítem

SFX Query

Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets.

Per a qualsevol ús que se'n vulgui fer no previst a la llei, dirigiu-vos a: sepi.bupc@upc.edu

 

Valid XHTML 1.0! Programari DSpace Copyright © 2002-2004 MIT and Hewlett-Packard Comentaris
Universitat Politècnica de Catalunya. Servei de Biblioteques, Publicacions i Arxius