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申请/专利权人：北京长亭科技有限公司
摘要：本发明公开了一种基于MOOC综合特征融合的辍学预测方法及装置，涉及数据预测识别技术领域，该方法包括：获取学习行为日志、基本属性信息和课程结构数据；从学习行为信息序列、学习者属性信息序列和课程信息序列中分别提取序列特征，将每个序列特征转换为统一维度的特征向量；计算不同特征向量间的互信息，将所述互信息与原始的特征融合为综合特征向量；分析各综合特征向量之间的内部关系权重，根据权重对每个综合特征向量进行加权求和，得到融合特征向量；对融合特征向量进行辍学风险二分类预测，输出预测结果。本发明构建了一个更为精准和全面的辍学风险预测模型，显著提高了辍学预测的准确性、可靠性和预测效率。
主权项：1.一种基于MOOC综合特征融合的辍学预测方法，其特征在于，包括如下步骤：获取MOOC学习者的学习行为日志、基本属性信息和课程结构数据，从中提取学习行为信息、学习者属性信息和课程信息；针对学习者待检测的MOOC课程实例，从学习行为信息序列、学习者属性信息序列和课程信息序列中分别提取序列特征，将每个序列特征转换为统一维度的特征向量；计算不同特征向量间的互信息，将所述互信息与原始的特征向量融合为综合特征向量；采用由全连接网络构成的注意力网络分析各综合特征向量之间的内部关系权重，根据所述权重对每个综合特征向量进行加权求和，得到融合特征向量；对所述融合特征向量进行辍学风险二分类预测，输出MOOC学习者的辍学风险预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京长亭科技有限公司 基于MOOC综合特征融合的辍学预测方法及装置
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