A Web Navigation Frame Work to Identify the Influence of Faculty on Students using Data mining Techniques

Sundari R

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A Web Navigation Frame Work to Identify the Influence of Faculty on Students using Data mining Techniques

机译：使用数据挖掘技术确定教师对学生影响的Web导航框架

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Analyzing student web browsing behavior is a challenging task. This paper mainly focuses on a methodology to identify the influencing factor that has driven a student towards navigating a particular web site. Most of the research in this direction is untouched to estimate the influence of faculty on the student’s behavioral patterns. In this work we focus on a novel statistical approach based on adaptive Gaussian mixture model, where the data clustered is given as input to the model to classify the student navigating pattern. The concept of regression analysis is used to find the relationship between student’s navigational behavior and faculty’s experience and rating. This article considers a real time dataset of GITAM University for experimentation.

机译：分析学生的网络浏览行为是一项艰巨的任务。本文主要侧重于一种方法，以确定导致学生转向特定网站的影响因素。此方向上的大多数研究都未曾进行过估算，以评估教师对学生的行为方式的影响。在这项工作中，我们专注于基于自适应高斯混合模型的新型统计方法，其中将聚类的数据作为模型的输入，以对学生的导航模式进行分类。回归分析的概念用于发现学生的导航行为与教师的经验和等级之间的关系。本文考虑了GITAM大学的实时数据集进行实验。

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来源
《Journal of Computer Science & Systems Biology》 |2015年第5期|共4页
作者
Sundari R;
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收录信息
原文格式 PDF
正文语种
中图分类计算技术、计算机技术;
关键词
Gaussian mixture modelRegressionClusteringClassification;

机译：高斯混合模型回归聚类分类;

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