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首页> 外文会议>International Conference on Artificial Intelligence, Knowledge Engineering and Data Bases >An Improved Recommendation Models on Grade Point Average Prediction and Postgraduate Identification using Data Mining
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An Improved Recommendation Models on Grade Point Average Prediction and Postgraduate Identification using Data Mining

机译：使用数据挖掘的成绩点平均预测和研究生识别的改进推荐模型

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Numerous educational institutes have established technical support services intending for greater completion rates in tertiary education. One form of services providing by all universities is student counseling. In order to assist supervisors and counselors, this study aims to apply techniques and methodologies to develop a model based on classification techniques using past cases from student database to predict the likely student's Grade Point Average (GPA) of prospective student and current students. Also, predict final year students or graduates to identify potential students who may continue with postgraduate study. In the experiment, two datasets were used. The results are interpretation of the performance of the new models based on ANN, SVM, CHAID, Ensemble and MANN-OWSR techniques. The experimental results found that the proposed model enhances the accuracy of Data Mining techniques in comparison to the benchmark model.
机译：许多教育机构建立了技术支持服务，打算在高等教育中获得更高的完成率。所有大学提供的一种服务形式是学生咨询。为了协助主管和辅导员，本研究旨在应用技术和方法，以使用学生数据库的过去案例基于分类技术来开发模型，以预测未来学生和当前学生的可能的年级学生成绩平均值（GPA）。此外，预测最终一年的学生或毕业生，以确定可能继续研究生学习的潜在学生。在实验中，使用了两个数据集。结果是基于ANN，SVM，CHAID，SENEMBLE和MANN-OWSR技术的新模型的性能解释。实验结果发现，与基准模型相比，该模型提高了数据挖掘技术的准确性。

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