TY -的A2 -艾哈迈德,赛义德·哈桑AU -陈,Xi PY - 2021 DA - 2021/12/03 TI -优化数据挖掘和分析系统的汉语教学基于卷积神经网络SP - 1148954六世- 2021 AB -中国语言也是一个重要的方式来理解中国文化和重要载体,继承和发扬中国传统文化。汉语教学是一个重要的方式继承和发展中国的语言。因此,在大数据时代,数据挖掘和分析汉语教学可以有效地总结经验和吸取教训,以提高汉语教学的质量,促进汉语文化。文本聚类技术可以分析和处理文本信息数据和文本信息数据具有相同特征划分为同一类别。基于大数据,与卷积神经网络和k - means算法相结合,提出了一种文本聚类方法基于卷积神经网络(CNN),构造了一个汉语教学数据挖掘分析系统,并优化它,这样系统可以更好的我的汉字在汉语教学数据的深度和全面。结果表明,优化后的k - means算法需要683次迭代来实现目标的准确性。的平均K-measure价值优化的系统是0.770,高于原系统。结果还表明,k - means算法可以显著提高聚类的效果,优化数据挖掘分析系统的汉语教学,我深感中国汉语教学中的数据,以提高汉语教学的质量。SN - 1687 - 5265 UR - https://doi.org/10.1155/2021/1148954 - 10.1155 / 2021/1148954摩根富林明计算智力和神经科学PB - Hindawi KW - ER