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J-GLOBAL ID：201702278541754606   整理番号：17A0854345

データマイニングを用いた学生の姿勢の変化の予測説得力のあるメッセージ【Powered by NICT】

Predicting Persuasive Message for Changing Student’s Attitude Using Data Mining

著者 (4件)： Promdee Yaowaluck ,  Kasemvilas Sumonta ,  Phangsuk Napat ,  Yodthasarn Rojana
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： PlatCon  ページ： 1-5  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 因子を予測し,説得力のあるメッセージ分類技術を適用することによる学生の態度を変えるための予測モデルを構築することを目的とした。は説得性のあるメッセージ,Khon Kaen大学の学生から得られた性別,年齢とその満足度などのデータを収集するためにアンケートを使用した。生成されるルールを検討し,評価し分類ルール生成プロセスを分類法として決定木に基づいている。三アルゴリズムから得られた結果を比較した。結果はID3の平均分類正解率たCARTとC4.5アルゴリズムよりも高いことを示した。最良の効率は98.04%,97.27%,および96.73%であった。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 予測モデル ,  *データマイニング ,  ディシジョンツリー ,  *予測 ,  アンケート ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： CART ,  正解率 ,  分類法 ,  分類ルール ,  性別 ,  *説得 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： データマイニング ,  学生 ,  姿勢 ,  予測 ,  説得 ,  メッセージ