66、数据挖掘冲突分析与大学英语移动学习元认知策略培养

数据挖掘冲突分析与大学英语移动学习元认知策略培养

在当今复杂多变的环境中，数据挖掘和移动学习领域面临着诸多挑战与机遇。数据挖掘中的冲突分析以及大学英语移动学习中的元认知策略培养，成为了提升决策准确性和学习效果的关键。下面将详细探讨这两个方面的内容。

数据挖掘中的冲突分析

在数据挖掘中，为了提升决策结果，可利用D - S证据理论改进可拓数据挖掘功能。通过将关联函数与基于焦元 $j_c$ 的信任分布函数相结合，实现对可拓数据挖掘的优化。

程序相似度分析

假设程序集为 $i_a$，其对应的标准可拓依赖度为 $(i_a)k$，在程序评价识别 $\varTheta$ 下的焦元为 $j_c$，则程序 $i_a$ 之间的相似度为：
$\sum\sum\sum + + + = (( )( )( )( ) 2 1 2 1 1, J i J i J i J i i i C k C k C k C k d$，$1 + = j j J c c C \cap$

$[1,0] 1, \in + i i d$ 用于描述程序间的相似度程度。当 $0 1, = + i i d$ 时，表示程序间无关联；当 $1 1, = + i i d$ 时，表明程序间完全关联。$1, + i i d$ 越趋近于1，程序间相似度越高；越趋近于0，相似度越低。基于相似度系数 $1, + i i d$ 可构建相似度系数矩阵 $[ ] 1, ( ) + = i i d k S$。

可拓数据挖掘基于D - S合成规则，利用正交和实现对应程序多个关联函数的并集。通过从不同角度进行可拓变换，基于程序间的距离分析程序相似度，从而增强程序确定、比较和选择的效果。