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申请/专利权人：西安交通大学
摘要：本发明公开基于MOOC日志数据中用户行为因果关系的学习效果优化方法，基于MOOC平台用户的日志数据，利用用户倾向性计算和匹配，通过依照反事实的因果推理框架来选取生成因果网络中的因果自变量，在不同数据规模下根据生成网络的平均马尔可夫毯长度，在其长度趋于平稳时获取最小数据规模；得到因果网络群组；使用专家精确度算法来筛选网络节点间的边，将筛选好的网络群组，使用Bagging投票机制综合生成最终因果网络，得到用户行为和学习效果的因果关系，基于所述因果关系，根据原因变量节点和结果变量节点对用户学习路径做出合理规划，改变用户操作行为或者用户的学习时间来影响用户是否完成这门课程的概率，提高了变量之间关系判定的准确性。
主权项：1.基于MOOC日志数据中用户行为因果关系的学习效果优化方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤100，对MOOC用户学习日志数据去除异常值、补充缺失值并对连续数据进行离散化处理，得到处理后的数据集；步骤200，从步骤100得到的数据集中筛选协变量，通过probit回归模型对筛选出的协变量进行倾向性匹配计算，通过检验所述协变量是否满足模型的平衡性，若满足则选取为因果自变量；步骤300，基于步骤200所选取的因果自变量，依次在不同数据规模下通过贝叶斯网络生成算法得到网络群组，观测对于不同网络规模数据集获得因果网络的平均马尔可夫毯长度趋势，获取代表数据集整体特性最小数据集对应的规模，采用启发式搜索算法，增加每次保存的路径数，生成因果网络群组；步骤400，针对步骤300所得到的因果网络群组，采用专家精确度评分算法筛选网络节点间的边，得到经过筛选的网络群组，通过集成学习使用Bagging投票机制综合生成最终因果网络；步骤500，根据步骤400所得因果网络中节点的含义找出代表用户学习效果的结果变量节点；通过因果网络中边的指向，得出多个结果变量节点的父节点及祖先节点，将所述父节点及祖先节点作为原因变量节点，根据原因变量节点和结果变量节点对用户学习路径做出规划，改变用户的操作行为或者用户的学习时间来提高用户完成课程学习的概率。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安交通大学 基于MOOC日志数据中用户行为因果关系的学习效果优化方法
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