数据集概述
本数据集围绕高职智能学习模型构建，基于集成聚类技术优化推荐算法，结合动态聚类与深度强化学习，提升学习推荐的准确性与个性化。包含模型代码说明、实验数据及可视化图表，支持高职个性化学习研究。
文件详解
- 根目录文件：
- Model code and description.txt：TXT格式，含模型算法说明，如K-means聚类原理等内容。
- Figures and datas目录文件：
- Data.xlsx：Excel格式，为实验所用数据集，可能包含学生行为相关数据。
- Figure 1a.vsdx、Figure 1b.vsdx、Figure 1c.vsdx、Figure 1d.vsdx、Figure 2.vsdx、Figure 3.vsdx、Figure 4.vsdx：共7个VSDX格式文件，为实验结果或模型架构的可视化图表。
适用场景
- 高职教育技术研究：分析集成聚类与强化学习在智能学习推荐中的应用效果。
- 推荐系统优化：探究动态聚类算法对学生行为数据的动态建模方法。
- 学习行为分析：基于学生课堂行为数据，研究个性化学习推荐策略。
- 教育数据挖掘：验证集成模型在提升学习参与度指标（如点击率、资源利用率）的有效性。
