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申请/专利权人：华中师范大学
摘要：本发明涉及MOOC辍学方法技术领域，为基于全局和局部语义融合的学习风格感知辍学预测方法，包括预处理模块、学习风格检测模块、学习行为建模模块以及辍学预测模块，所述预处理模块对于每一对学习者和课程从日志记录中计算每周不同的学习行为类型的频率，所述学习行为建模模块在学习行为建模模块中，结合学习者的时间序列数据和学习风格，获得学习者的隐藏特征，所述辍学预测模块对给定的学习者和课程的特征进行辍学预测，结合学习者的时间序列数据和识别出的学习风格，通过先进的机器学习技术提取学习者的隐藏特征，这些特征既能体现全局的学习历程趋势，又能捕捉到局部的学习细节和偏好，提高了预测模型对学习者特征刻画的全面性和准确性。
主权项：1.基于全局和局部语义融合的学习风格感知辍学预测方法，其特征在于，包括预处理模块、学习风格检测模块、学习行为建模模块以及辍学预测模块，所述预处理模块对于每一对学习者和课程从日志记录中计算每周不同的学习行为类型的频率，所述学习行为建模模块在学习行为建模模块中，结合学习者的时间序列数据和学习风格，获得学习者的隐藏特征，所述辍学预测模块对给定的学习者和课程的特征进行辍学预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华中师范大学 基于全局和局部语义融合的学习风格感知辍学预测方法
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