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申请/专利权人：浙江精创教育科技有限公司

摘要：本发明涉及教学大数据处理技术领域，具体涉及一种改进型KNN算法模型的工商管理专业教学管理方法。该方法获得工商管理专业中每个学员的每类教学行为数据，进一步获得每类教学行为的数据平衡性，以及每个学员的独立性。根据数据平衡性、独立性以及学员之间所述教学行为数据的差异构建数据空间，获得聚类簇以及模糊质心，进一步通过迭代k值获得最优k值。根据最优k值和教学行为数据，利用KNN算法在数据空间中对所有学员进行分类。本发明通过获得准确的数据空间和最优的k值实现对KNN算法的改进，进而获得工商管理专业学员的准确分类结果，方便平台对学员及其数据的教学管理。

主权项：1.一种改进型KNN算法模型的工商管理专业教学管理方法，其特征在于，所述方法包括：获得工商管理专业中每个学员的每类教学行为数据；所述教学行为数据包括工商管理专业科目、考试成绩、学分绩点、户外活动时长、活动类型；所述工商管理专业科目至少包括法律、经济、管理科目；根据每类教学行为数据的分布集中性获得每类教学行为的数据平衡性；对于每个学员，根据所述学员与其他学员同类教学行为数据的第一分布差异，以及所述学员的所有教学行为数据与整体学员的所有教学行为数据之间的第二分布差异，获得每个学员的独立性；根据所述独立性、所述数据平衡性以及学员之间所述教学行为数据的差异，获得学员之间的距离度量；根据所述距离度量构建数据空间，获得所述数据空间中所有学员的聚类簇，获得所述聚类簇之间的模糊质心；设置初始k值，根据所述模糊质心在初始k值构建的k邻域内学员所属聚类簇的分布特征获得目标值；不断改变初始k值，直至所述目标值达到预设截止条件，获得最优k值；根据最优k值和教学行为数据，利用KNN算法在所述数据空间中对所有学员进行分类；所述数据平衡性的获取方法包括：获得每类教学行为的教学行为数据直方图；获得所述教学行为数据直方图中存在频数数据的教学行为项数，将标准高斯分布的峰度与所述教学行为数据直方图峰度的比值与所述教学行为项数相乘，获得所述数据平衡性；所述第一分布差异的获取方法包括：对于每个学员，将所述学员在所述教学行为数据直方图中对应教学行为数据的频率作为目标频率，将教学行为数据直方图中的最大频率与所述目标频率的比值的归一化结果作为所述学员在对应教学行为中的初始分布差异；将所述学员在所有种类的教学行为下的平均初始分布差异作为所述第一分布差异；所述第二分布差异的获取方法包括：对于每个学员，所述学员的每类教学行为数据构成教学行为数据序列，所有学员在每类教学行为下的平均教学行为数据构成平均教学行为数据序列；将每个学员的教学行为数据序列与所述平均教学行为数据序列的相关系数进行负相关映射并归一化，获得每个学员的所述第二分布差异；所述独立性的获取方法包括：将每个学员的所述第一分布差异和所述第二分布差异的乘积作为所述独立性；所述距离度量的获取方法包括：根据距离度量公式获得所述距离度量，所述距离度量公式包括： 其中Da,b表示学员a和学员b之间的距离度量，Ba为学员a的所述独立性，Av为第v类教学行为的数据平衡性，U为教学行为类别数量，为学员a的第v类教学行为数据，Bb为学员b的所述独立性，为学员b的第v类教学行为数据。

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