基于关联规则挖掘的OJ推荐方法

朱国进; 凌晓晨

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Online Judge系统(简称OJ),是一个编程练习的在线判题系统.练习者可以根据知识点和难度,选择相应的编程题目,提交自己编写的程序代码,得到OJ的评测反馈.为了在OJ上搜寻到合适自己的题目,练习者常常需要花费较长的时间浏览题库.针对这一问题,本文提出一种基于关联规则挖掘的解决方案,其主要流程为:首先,收集OJ中所有练习者已做题目的数据;而后,使用关联规则挖掘的方法,挖掘出题目之间的关联关系;最后,依据目标练习者的做题历史,个性化地为其推荐合适的题目.实验结果表明,本推荐方案可为编程练习者做出有效推荐.相比原先需要从上千道题目中浏览寻找,练习者只需从推荐的3道题目中进行选择即可,极大程度地节约了用户的时间和试错成本.

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来源
《智能计算机与应用》|2018年第2期|20-24|共5页
作者
朱国进; 凌晓晨;
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作者单位

东华大学计算机科学与技术学院,上海201620;

东华大学计算机科学与技术学院,上海201620;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP311.13;
关键词
关联规则挖掘; 机器学习; 推荐系统; 数据挖掘;

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