一种利用数据增强和特征加权实现的MOOC辍学预测方法.pdfVIP

下载本文档

2
0
约1.37万字
约 13页
2023-05-06 发布于四川
举报
版权申诉

一种利用数据增强和特征加权实现的MOOC辍学预测方法.pdf

1、本文档内容版权归属内容提供方，所产生的收益全部归内容提供方所有。如果您对本文有版权争议，可选择认领，认领后既往收益都归您。。
2、本文档由用户上传，本站不保证质量和数量令人满意，可能有诸多瑕疵，付费之前，请仔细先通过免费阅读内容等途径辨别内容交易风险。如存在严重挂羊头卖狗肉之情形，可联系本站下载客服投诉处理。
3、文档侵权举报电话：400-050-0827(电话支持时间：9:00-18:30)。
4、该文档为VIP文档，如果想要下载，成为VIP会员后，下载免费。
5、成为VIP后，下载本文档将扣除1次下载权益。下载后，不支持退款、换文档。如有疑问请联系我们。
6、成为VIP后，您将拥有八大权益，权益包括：VIP文档下载权益、阅读免打扰、文档格式转换、高级专利检索、专属身份标志、高级客服、多端互通、版权登记。
7、VIP文档为合作方或网友上传，每下载1次，网站将根据用户上传文档的质量评分、类型等，对文档贡献者给予高额补贴、流量扶持。如果你也想贡献VIP文档。上传文档

一种利用数据增强和特征加权实现的MOOC辍学预测方法，基于数据增强和特征加权的CNN_GRU辍学预测模型以视频为单位，通过从在线教育平台中抽取学习者的学习行为数据作为模型输入，经过数据增强、信息提取、特征加权三个步骤计算发生辍学行为的概率。模型能更加准确地预测学习者发生辍学的概率且鲁棒性良好，在指标AUC和F1上模型均取得了最佳表现，分别为86.82%和90.35%。同时通过对比实验的方式，验证了特征加权能够有效提升模型性能。

(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114358135 A (43)申请公布日 2022.04.15 (21)申请号 202111503367.1 (22)申请日 2021.12.10 (71)申请人西北