简介：摘要：本文通过对以“支持向量机”为主题，以“教育”为篇关摘的199篇中文核心期刊和CSSCI期刊进行研究分析，通过运用CiteSpace软件从支持向量机的研究热点进行可视化分析，发现目前我国对于支持向量机在教育数据挖掘方面的研究可以概括为四个方面：模式识别、图像处理、学生行为研究和分类算法研究。通过分析支持向量机应用于教育数据挖掘的不同效果，从而论证了支持向量机推广能力高，应用范围广等优点。然而，鉴于当前样本数据的复杂性不断增加，以及各种新的分类和识别方法的出现，仍然需要探索和改进参考向量机方法。
支持向量机在教育数据挖掘中的应用综述
