一种利用数据增强和特征加权实现的MOOC辍学预测方法
实质审查的生效
摘要
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。
基本信息
专利标题 ：
一种利用数据增强和特征加权实现的MOOC辍学预测方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114358135A
申请号 ：
CN202111503367.1
公开（公告）日 ：
2022-04-15
申请日 ：
2021-12-10
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
袁新瑞高彦太
申请人 ：
西北大学
申请人地址 ：
陕西省西安市碑林区太白北路229号
代理机构 ：
西安西达专利代理有限责任公司
代理人 ：
刘华
优先权 ：
CN202111503367.1
主分类号 ：
G06K9/62
IPC分类号 ：
G06K9/62 G06N3/04 G06Q10/04 G06Q50/20 G06V10/774
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06K
数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理
G06K9/00
用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置
G06K9/62
应用电子设备进行识别的方法或装置
法律状态
2022-05-03 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06K 9/62
申请日 : 20211210
申请日 : 20211210
2022-04-15 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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