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Titlebook: Learning Analytics in R with SNA, LSA, and MPIA; Fridolin Wild Book 2016 Springer International Publishing Switzerland 2016 Latent Semanti

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樓主: 珍愛
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發(fā)表于 2025-3-25 03:32:07 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-25 08:47:55 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-25 15:34:34 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-25 18:14:33 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-25 22:22:23 | 只看該作者
Meaningful, Purposive Interaction Analysis,tions are discussed subsequently. Working examples illustrate how the matrix theory foundations (and the higher level transformations making use of it) relate to the incidence matrices of the social network analysis and latent semantic analysis constituents.
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發(fā)表于 2025-3-26 03:46:08 | 只看該作者
Calibrating for Specific Domains,nges, and degrees of specialisation. Trends indicate that the smaller the corpus, the more domain-specific documents are required. Moreover, recommendations for vocabulary filtering can be derived, dependent on the size of the corpus.
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發(fā)表于 2025-3-26 04:56:20 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-26 10:21:41 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-26 12:50:07 | 只看該作者
Introduction,n this chapter to set the stage: epistemic theory, algorithms for representation/visualization/analysis, and, finally, the application area of Learning Analytics. The chapter is rounded up by an overview over the book.
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發(fā)表于 2025-3-26 20:47:00 | 只看該作者
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