CN111461394A - 一种基于深度矩阵分解的学生成绩预测方法 - Google Patents

一种基于深度矩阵分解的学生成绩预测方法 Download PDF

Info

Publication number
CN111461394A
CN111461394A CN202010110903.0A CN202010110903A CN111461394A CN 111461394 A CN111461394 A CN 111461394A CN 202010110903 A CN202010110903 A CN 202010110903A CN 111461394 A CN111461394 A CN 111461394A
Authority
CN
China
Prior art keywords
data
student
score
students
matrix
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202010110903.0A
Other languages
English (en)
Inventor
刘铁园
郭宗鑫
常亮
古天龙
李龙
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Guilin University of Electronic Technology
Original Assignee
Guilin University of Electronic Technology
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Guilin University of Electronic Technology filed Critical Guilin University of Electronic Technology
Priority to CN202010110903.0A priority Critical patent/CN111461394A/zh
Publication of CN111461394A publication Critical patent/CN111461394A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
    • G06F17/10—Complex mathematical operations
    • G06F17/16—Matrix or vector computation, e.g. matrix-matrix or matrix-vector multiplication, matrix factorization
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
    • G06N3/02—Neural networks
    • G06N3/04—Architecture, e.g. interconnection topology
    • G06N3/045—Combinations of networks
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
    • G06N3/02—Neural networks
    • G06N3/08—Learning methods
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Systems or methods specially adapted for specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/10—Services
    • G06Q50/20—Education
    • G06Q50/205—Education administration or guidance

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Mathematical Optimization (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Computational Mathematics (AREA)
  • Mathematical Analysis (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Pure & Applied Mathematics (AREA)
  • Educational Technology (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Algebra (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

本发明提供的是一种基于深度矩阵分解的学生成绩预测方法。其特征是：将本科生某一门专业课程每个章节的测试成绩、每个章节的课堂作业成绩、课程最终成绩作为输入数据，通过矩阵分解法将输入数据分解成学生特征、项目特征，然后通过前向传播的全连接神经网络进行学习，将简单的特征组合成更加复杂的特征。本发明设计了一个带有注意力机制的全连接神经网络，通过构建学生、项目的特征向量，得到学生潜在特征向量和项目潜在特征向量，最后计算余弦相似度得到预测成绩，以此提高预测结果的准确度和可解释性。

Description

一种基于深度矩阵分解的学生成绩预测方法
(一)技术领域
本发明涉及机器学习、推荐算法及数据挖掘等技术领域，具体是涉及一种基于深度矩阵分解的学生成绩预测方法。
(二)背景技术
在大数据时代，海量教育数据已经成为学校、教师等与教育学习相关领域的关键资源之一。人们需要通过数据挖掘发现隐藏在教育数据中的知识信息。随之教育数据挖掘成为一个新兴的跨学科领域，它使用数据挖掘技术从教育数据中分析并提取隐藏的知识，以解决教学实践中的问题。在教育数据挖掘中，学生成绩预测是教育管理的一个重要问题，通过预测学生的成绩，及时帮助有学习困难的学生，同时为教学管理者、老师等提供教学建议和理论支持。
为了实现学生学生成绩预测，发明专利“一种基于BP神经网络模型的学生学业成绩预测方法及系统”，公开号为CN106157204A，主要利用学生临近两个学期的学业成绩和入学学业成绩数据，针对在学生学业成绩预测时存在的技术问题，实现对学生学业成绩的智能预测，但是提取的特征粒度较粗，其预测结果缺乏可解释性。发明专利“一种基于朴素贝叶斯模型的学生学业成绩预测方法及系统”，公开号为CN106127634A，主要是针对数据库中存储的学生的学习数据，进行数据转换，得到规范化的学生学习状况数据表；针对规范化的学生学习状况数据表，通过服务器中的计算单元计算不同类别中各属性的条件概率及不同类别的先验概率；将待预测的学生数据进行数据转换后输入至训练好的朴素贝叶斯模型进行学生数据分类预测，但朴素贝叶斯算法需知道先验概率，且先验概率很多时候取决于假设，且该算法对输入数据的表达形式很敏感。本发明描述的“一种基于深度矩阵分解的学生成绩预测方法”将利用本科生某一门专业课程每个章节的测试成绩、每个章节的课堂作业成绩、课程最终成绩作为输入数据，通过矩阵分解将输入数据分解成学生特征、项目特征，然后通过全连接神经网络学习，将简单的特征组合成更加复杂的特征，本发明设计了一个注意力网络来构建学生、项目的特征向量。得到学生潜在特征向量和项目潜在特征向量后计算余弦相似度得到预测成绩，以此提高预测结果的准确度和可解释性。
(三)发明内容
为解决现有技术存在的不足，本发明公开了一种基于深度矩阵分解的学生成绩预测方法，本发明利用本科生某一专业课程的历史成绩数据，通过一种基于注意力机制的神经网络结构的矩阵分解模型，提高学生成绩预测的准确性以及结果的可解释性。
为实现上述目的，本发明的具体方案如下：
一种基于深度矩阵分解的学生成绩预测方法，包括以下步骤：
步骤一：获取学生历史成绩数据(仅考虑积极参与课程学习的学生即每次测试、作业都有评分成绩)。由于采集的原始数据不能直接用于后续的计算，需要对采集到的原始数据进行预处理。在预处理数据后，得到规范化的数据；
步骤二：根据每位学生已获得的历史成绩数值，构建学生-项目之间的评分矩阵，得到训练数据集；
步骤三：将训练数据通过矩阵分解得到学生特征向量、项目特征向量，然后将两个特征向量作为带有注意力机制的全连接神经网络的输入，来构建和训练成绩预测模型；
步骤四：将测试数据集的数据进行数据转换、规范化处理后，输入至训练好的深度矩阵分解模型进行学生最终成绩预测。
进一步的，所述步骤一中，学生历史成绩数据包括学生某一专业课程的章节测验成绩、每个章节课后作业成绩、课程期末成绩，其存储在课程教学数据管理数据库中，通过任课教师可以将数据直接导出。
进一步的，所述学生的历史成绩数据直接从数据库导出由于各部分记录格式不统一、存在缺失值、异常值等问题，对数据要进行数据清洗、数据转换等预处理操作，最终得到规范化数据。
进一步的，所述步骤二中，对得到的规范化的学生成绩数据的各属性值进行编码，学生各阶段成绩处理为1-5的评分制，具体过程包括：
(1)遍历规范化的学生历史成绩数据表，从中统计课程各部分成绩的属性值的个数，输出N；
(2)遍历规范化的学生历史成绩数据表，从中统计学生的属性值的个数，输出M；
(3)对各部分成绩进行转换处理，按照1-5评分制对学生成绩数据进行存储，得到一个M×N评分矩阵，矩阵的每行表示的是每个学生所有的课程成绩记录，矩阵的每列表示的是每一次测验所有学生的成绩。
进一步的，所述步骤三中，矩阵分解评分矩阵得到潜在学生特征向量、潜在项目特征向量，得到的两个特征向量即两个小矩阵，其满足两个矩阵的乘积能够复原评分矩阵。
进一步的，在步骤三中，利用训练数据集数据构建成绩预测模型，确定全连接神经网络具有四层，即输入层、两层隐含层和输出层，并在两层隐含层中加入注意力机制，全连接神经网络的各参数值得设置方法如下：
(1)确定全连接神经网络输入层神经元个数，设定输入层神经元个数为规范化的学生历史成绩数据中学生个数、项目个数长度；
(2)确定全连接神经网络隐含层神经元个数；
(3)确定全连接神经网络各层的激活函数；
(4)确定注意力机制的类型；
(5)确定全连接神经网络的训练方法；
(6)确定全连接神经网络的训练要求精度；
(7)确定全连接神经网络的学习率。
进一步的，所述步骤四中，测试数据集进行预处理操作得到规范化数据，相应的构建评分矩阵，将评分矩阵中最后一列为学生的期末成绩，将最后一列中的部分数据进行处理将其表示为“0”，“0”所表示的部分为将要进行预测的部分。
进一步的，将处理好的测试数据输入到构建的成绩预测模型中得到学生期末的预测成绩。
本发明的有益效果：
1.本发明提出基于深度矩阵分解的学生成绩预测方法，可预测学生的未来的学业成绩，以便于及时帮助有学习困难的学生，同时为教学管理者、老师等提供教学建议和理论支持。
2.本发明通过学生的历史学业成绩来描述学生样本，其样本数据可由课程的学习记录获取，其数据来源简便且精确，便于在高校广泛推广。
3.本发明针对一门课程的最终成绩进行预测，利用课程中每个章节的历史成绩数据，相对来说提取的特征粒度较小，对于预测结果的准确度会相对较高。
4.本发明利用矩阵分解和深度学习相结合的模型，深度学习技术能够弥补矩阵分解方法存在的数据稀疏、冷启动等问题，将简单的特征构建为更加复杂的特征，实现更加准确地学生成绩预测。
5.本发明在全连接神经网络模型中加入了注意力机制，注意力机制可以快速提取稀疏数据的重要特征，让模型更加专注于重要的信息。
6.本发明采用的基于深度矩阵分解的学生成绩预测模型，所述模型用于实现学生成绩的精确预测，可靠性高。
(四)附图说明
图1为本发明的模型框架图。
图2为学生成绩预测建模整体流程图。
图3为采集的原始数据图。
图4为矩阵分解实现成绩预测示意图。
图5为学生成绩评分矩阵。
图6为加入注意力机制的全连接神经网络结构示意图。
(四)具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，以下结合具体实例，并参照附图，对本发明进一步详细阐述。
本发明以基于深度矩阵分解的学生成绩预测为实例描述本发明方法具体实施过程。本发明的模型框架如图1所示，学生成绩预测的整体流程如图2所示。
结合示意图说明具体步骤：
步骤一：获取学生某一专业课程历史成绩记录(例如：本科生导论课程第一章节、第二章节......第八章节的测试成绩、课堂作业成绩，课程期末成绩)，并进行预处理，清洗掉无用的数据得到规范化数据；
步骤二：将步骤一采集的数据构建为学生-项目成绩矩阵，切分数据得到训练数据集和测试数据集；
步骤三：训练集数据用于训练预测模型，将训练数据通过矩阵分解得到学生特征向量、项目特征向量，然后将两个特征向量作为带有注意力机制的全连接神经网络的输入，来构建和训练成绩预测模型；
步骤四：根据步骤三所获得的基于深度矩阵分解的成绩预测模型，将测试数据输入预测学生课程最终成绩。
利用本发明，可以根据学生的阶段学习情况，预测学生的课程最终成绩取得情况，能够便于任课教师加强对学生的教育管理，对学习有困难的学生及时提供帮助。
其中，步骤一中学生历史成绩可以直接在该课程任课教师存储在数据库的数据中获取，授课过程中，任课教师都会有一个学生成绩的记录表，如图3所示。由于成绩记录形式不一致，需要对数据进行预处理，将数据格式统一并清洗掉无用数据，将数据规范化操作。如将分数分为五个等级1-5分，将百分之的分数以及等级制的分数全部按比例转换为1-5的评分。
矩阵分解就是把原来的大矩阵，近似的分解成小矩阵的乘积，在实际推荐计算时不再使用大矩阵，而是使用分解得到的两个小矩阵。具体来说就是，假设学生课程的成绩矩阵G是m乘n维，即一共有m个学生，n个课程通过一套算法转化为两个矩阵S和C,矩阵S的维度是m乘k，矩阵C的维度是n乘k。对这两个矩阵的要求就是通过公式
Figure BDA0002389966360000041
可以复原矩阵。图4为矩阵分解方法实现学生成绩预测示意图。步骤二中将步骤一处理好的数据构建评分矩阵，成绩预测利用矩阵分解方法即对交互矩阵中未知的部分进行评分，我们假设采集的数据来源于积极参与课程的学生，每个章节都有一个测试分数，现在我们对一部分学生的期末成绩置为0，并不表示该学生未参与考试或参与考试评分为0，在这里0表示矩阵中未知的部分，即将要预测的部分。根据公式(1)构建评分矩阵：
Figure BDA0002389966360000051
步骤三中将步骤二构建的评分矩阵如图5所示，通过矩阵分解得到学生特征向量ui，项目特征向量vj，将两个特征向量作为带有注意力机制的全连接神经网络模型输入。如图6所示。ReLU作为激活函数用在神经网络的各层，其实现函数为f(x)＝max(0,x)，将两个特征向量通过注意力层，让模型更加专注于重要的信息根据公式(2)计算每个元素的注意力分布：
Figure BDA0002389966360000052
其中w表示权重矩阵。
根据公式(2)计算的注意力分布在根据公式(3)对每个输入元素进行加权得到全连接神经网络的输入：
Figure BDA0002389966360000053
通过全连接神经网络将经过注意力层的学生特征向量、项目特征向量映射到低维空间得到潜在学生特征向量、项目特征向量，由公式(4)得到：
Figure BDA0002389966360000054
预测成绩
Figure BDA0002389966360000055
由公式(5)得到：
Figure BDA0002389966360000056
由公式(6)来计算损失函数，以此得到更好的预测模型：
Figure BDA0002389966360000057
其中R为1-5评分中最高评分5。
步骤四依据步骤三中得到的预测模型，将测试数据集进行处理，放入模型进行预测，最后通过均方根误差对预测结果进行评估，具体见公式(7)：
Figure BDA0002389966360000061
当然，以上所述实例仅是本发明的较优实施例，本发明并非局限于上述实施例和实施例方法。相关技术领域的从业者可在本发明的技术思路许可的范围内进行不同的细节调整和实施，故凡依本发明专利申请范围所述的构造、特征及原理所做的等效变化或修饰，均包括于本发明专利申请。

Claims (8)

1.一种基于深度矩阵分解的学生成绩预测方法，其特征是，包括以下步骤：
步骤一：获取学生历史成绩数据，并将获取的原始数据进行预处理，如对数据进行清洗，去掉异常值、缺失值，对数据进行归一化操作使得各阶段的成绩数据在一个范围内，对学生、项目等进行编码，最后得到规范化数据；
步骤二：根据每位学生已获得的历史成绩数值，构建学生-项目之间的评分矩阵，得到训练数据集；
步骤三：将训练数据通过矩阵分解得到学生特征向量、项目特征向量，然后将两个特征向量作为带有注意力机制的全连接神经网络作为输入，来构建和训练成绩预测模型；
步骤四：将待预测的数据进行数据转换、规范化处理后，输入至训练好的深度矩阵分解模型进行学生最终成绩的预测。
2.根据权利要求1所述的一种基于深度矩阵分解的学生成绩预测方法，其特征是，所述学生成绩，为本科生某一门专业课程每个章节的测试成绩、每个章节的课堂作业成绩、课程最终成绩，该成绩从本门课程的学习数据存储的数据库中获取。
3.根据权利要求1所述的一种基于深度矩阵分解的学生成绩预测方法，其特征是，预处理后得到规范化数据，如对数据进行清洗，去掉异常值、缺失值，对数据进行归一化操作使得各阶段的成绩数据在一个范围内，对学生、项目等进行编码，最后得到规范化数据。原始数据成绩包含着不同的表示形式，如百分制形式、等级制形式通过预处理得到统一表示形式便于模型的构建。原始数据中可能包含着某个学生成绩的缺失或者异常,预处理后使得数据更加标准便于预测模型的精准构建。
4.根据权利要求1所述的一种基于深度矩阵分解的学生成绩预测方法，其特征是，学生-项目之间的评分矩阵，其中评分为1-5，矩阵的每行表示的是每个学生所有的课程成绩记录，矩阵的每列表示的是每一次测验所有学生的成绩。
5.根据权利要求1所述的一种基于深度矩阵分解的学生成绩预测方法，其特征是，由训练数据通过矩阵分解得到学生特征向量、项目特征向量，其为两个更小的矩阵，对这两个矩阵的要求为通过公式可复原评分矩阵。
6.根据权利要求1所述的一种基于深度矩阵分解的学生成绩预测方法，其特征是，带有注意力机制的全连接神经网络。全连接神经网络对输入数据有更强的识别能力，并且能够将简单的特征组合成更加复杂的特征，注意力机制可以快速提取稀疏数据的重要特征，将注意力机制加到全连接神经网络层，使其在深度学习过程中更加精准提取更具有代表、更重要的潜在学生、项目特征。
7.根据权利要求1所述的一种基于深度矩阵分解的学生成绩预测方法，其特征是，待预测数据的数据转换、规范化处理。将测试数据集的数据进行预处理得到的评分矩阵中最后一列为学生的期末成绩，将最后一列中的部分数据进行处理将其表示为“0”，“0”所表示的部分为将要进行预测的部分。
8.根据权利要求1所述的一种基于深度矩阵分解的学生成绩预测方法，其特征是，最终输入为训练好的深度矩阵分解模型。深度矩阵分解模型由三部分构成，首先利用矩阵分解得到学生、项目潜在特征向量，再利用带有注意力机制的全连接神经网络学习得到更加重要的低维学生、项目潜在特征向量，最后利用余弦相似度计算得到预测成绩，以实现更加准确的成绩预测。
CN202010110903.0A 2020-02-24 2020-02-24 一种基于深度矩阵分解的学生成绩预测方法 Pending CN111461394A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010110903.0A CN111461394A (zh) 2020-02-24 2020-02-24 一种基于深度矩阵分解的学生成绩预测方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010110903.0A CN111461394A (zh) 2020-02-24 2020-02-24 一种基于深度矩阵分解的学生成绩预测方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN111461394A true CN111461394A (zh) 2020-07-28

Family

ID=71679179

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202010110903.0A Pending CN111461394A (zh) 2020-02-24 2020-02-24 一种基于深度矩阵分解的学生成绩预测方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN111461394A (zh)

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112215436A (zh) * 2020-11-03 2021-01-12 陕西科技大学 一种基于机器学习的学业异常预测方法
CN112214688A (zh) * 2020-10-12 2021-01-12 中国石油大学(北京) 选修课的推荐方法、装置和服务器
CN113516286A (zh) * 2021-05-14 2021-10-19 山东建筑大学 基于多粒度任务联合建模的学生学业预警方法及系统
CN113705679A (zh) * 2021-08-30 2021-11-26 北京工业大学 一种基于超图神经网络的学生成绩预测方法
CN116188208A (zh) * 2022-10-12 2023-05-30 北京雪杉教育科技发展有限公司 学生用户信息处理方法、装置、电子设备和计算机介质
CN113516286B (zh) * 2021-05-14 2024-05-10 山东建筑大学 基于多粒度任务联合建模的学生学业预警方法及系统

Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106157204A (zh) * 2016-06-20 2016-11-23 山东师范大学 一种基于bp神经网络模型的学生学业成绩预测方法及系统
CN107180284A (zh) * 2017-07-07 2017-09-19 北京航空航天大学 一种基于学习行为特征的spoc学生每周表现预测方法及装置
CN108268934A (zh) * 2018-01-10 2018-07-10 北京市商汤科技开发有限公司 基于深度学习的推荐方法和装置、电子设备、介质、程序
CN108804677A (zh) * 2018-06-12 2018-11-13 合肥工业大学 结合多层级注意力机制的深度学习问题分类方法及系统
WO2018212710A1 (en) * 2017-05-19 2018-11-22 National University Of Singapore Predictive analysis methods and systems
CN109087130A (zh) * 2018-07-17 2018-12-25 深圳先进技术研究院 一种基于注意力机制的推荐系统及推荐方法
CN109299396A (zh) * 2018-11-28 2019-02-01 东北师范大学 融合注意力模型的卷积神经网络协同过滤推荐方法及系统
CN109919358A (zh) * 2019-01-31 2019-06-21 中国科学院软件研究所 一种基于神经网络时空注意力机制的实时站点流量预测方法
CN110110939A (zh) * 2019-05-15 2019-08-09 杭州华网信息技术有限公司 基于深度学习学生序列化行为的学业成绩预测预警方法
CN110490849A (zh) * 2019-08-06 2019-11-22 桂林电子科技大学 基于深度卷积神经网络的钢板表面缺陷分类方法及装置

Patent Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106157204A (zh) * 2016-06-20 2016-11-23 山东师范大学 一种基于bp神经网络模型的学生学业成绩预测方法及系统
WO2018212710A1 (en) * 2017-05-19 2018-11-22 National University Of Singapore Predictive analysis methods and systems
CN107180284A (zh) * 2017-07-07 2017-09-19 北京航空航天大学 一种基于学习行为特征的spoc学生每周表现预测方法及装置
CN108268934A (zh) * 2018-01-10 2018-07-10 北京市商汤科技开发有限公司 基于深度学习的推荐方法和装置、电子设备、介质、程序
CN108804677A (zh) * 2018-06-12 2018-11-13 合肥工业大学 结合多层级注意力机制的深度学习问题分类方法及系统
CN109087130A (zh) * 2018-07-17 2018-12-25 深圳先进技术研究院 一种基于注意力机制的推荐系统及推荐方法
CN109299396A (zh) * 2018-11-28 2019-02-01 东北师范大学 融合注意力模型的卷积神经网络协同过滤推荐方法及系统
CN109919358A (zh) * 2019-01-31 2019-06-21 中国科学院软件研究所 一种基于神经网络时空注意力机制的实时站点流量预测方法
CN110110939A (zh) * 2019-05-15 2019-08-09 杭州华网信息技术有限公司 基于深度学习学生序列化行为的学业成绩预测预警方法
CN110490849A (zh) * 2019-08-06 2019-11-22 桂林电子科技大学 基于深度卷积神经网络的钢板表面缺陷分类方法及装置

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
XIAO XU: "Matrix factorization recommendation algorithm based on deep neural network", 《2019 2ND INTERNATIONAL CONFERENCE ON INFORMATION SYSTEMS AND COMPUTER AIDED EDUCATION (ICISCAE)》 *
张昊: "一种基于神经网络的学生成绩预测方法", 《辽宁师专学报(自然科学版)》 *
胡德敏等: "预训练模型下融合注意力机制的多语言文本情感分析方法", 《小型微型计算机系统》 *

Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112214688A (zh) * 2020-10-12 2021-01-12 中国石油大学(北京) 选修课的推荐方法、装置和服务器
CN112215436A (zh) * 2020-11-03 2021-01-12 陕西科技大学 一种基于机器学习的学业异常预测方法
CN112215436B (zh) * 2020-11-03 2024-04-05 广州铭诚计算机科技有限公司 一种基于机器学习的学业异常预测方法
CN113516286A (zh) * 2021-05-14 2021-10-19 山东建筑大学 基于多粒度任务联合建模的学生学业预警方法及系统
CN113516286B (zh) * 2021-05-14 2024-05-10 山东建筑大学 基于多粒度任务联合建模的学生学业预警方法及系统
CN113705679A (zh) * 2021-08-30 2021-11-26 北京工业大学 一种基于超图神经网络的学生成绩预测方法
CN116188208A (zh) * 2022-10-12 2023-05-30 北京雪杉教育科技发展有限公司 学生用户信息处理方法、装置、电子设备和计算机介质
CN116188208B (zh) * 2022-10-12 2023-12-19 北京雪杉教育科技发展有限公司 学生用户信息处理方法、装置、电子设备和计算机介质

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN111461394A (zh) 一种基于深度矩阵分解的学生成绩预测方法
CN109598995B (zh) 基于贝叶斯知识跟踪模型的智能教学系统
CN114913729B (zh) 一种选题方法、装置、计算机设备和存储介质
Zhang et al. A brief analysis of the key technologies and applications of educational data mining on online learning platform
Li et al. Fuzzy-clustering embedded regression for predicting student academic performance
CN115455186A (zh) 一种基于多模型的学情分析方法
Mohan et al. A BigData approach for classification and prediction of student result using MapReduce
Abazeed et al. A Classification and Prediction Model for Student's Performance in University Level.
Wu et al. Student achievement analysis and prediction based on the whole learning process
Song An Evaluation Method of English Teaching Ability Based on Deep Learning
CN116361541A (zh) 基于知识追踪与相似度分析的试题推荐方法
CN115935969A (zh) 基于多模态信息融合的异构数据特征提取方法
CN111553821A (zh) 基于教师学生网络和多头解码器的应用题自动解题方法
Tan et al. Does informativeness matter? Active learning for educational dialogue act classification
Zhou Research on teaching resource recommendation algorithm based on deep learning and cognitive diagnosis
CN111860942A (zh) 融合自注意力机制和深度矩阵分解的学生成绩预测方法
Shibli et al. Machine learning-based predictive modeling of student counseling gratification: a case study of Aligarh Muslim University
CN113935869A (zh) 一种学生主客观因素结合的成绩预测方法及系统
Woelmer et al. Macrosystems EDDIE module 8: Using ecological forecasts to guide decision-making (instructor materials)
CN117473096B (zh) 一种融合latex标签的知识点标注方法及其模型
Hu Visual Analysis of English Teaching Model Based on Scientific Programming.
Tatsuoka Diagnosing cognitive errors: Statistical pattern classification based on item response theory
Jia Random Algorithm and Skill Evaluation System Based on the Combing of Construction Mechanism of Higher Vocational Professional Group
Wang et al. A Prediction Method of Students’ Output and Achievement in Higher Vocational English Online Teaching Based on Xueyin Online Platform
Ngo et al. Exploration and integration of job portals in Vietnam

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20200728

RJ01 Rejection of invention patent application after publication