[发明专利]一种基于Bagging_BP算法的在线学习行为分析方法有效
| 申请号： | 201910930579.4 | 申请日： | 2019-09-29 |
| 公开（公告）号： | CN110751289B | 公开（公告）日： | 2022-06-21 |
| 发明（设计）人： | 马汉达;刘相涛 | 申请（专利权）人： | 江苏大学 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 212013 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明属于数据分析技术领域，具体涉及一种基于Bagging_BP算法的在线学习行为分析方法；该方法利用学习者在网络学习平台的学习数据，采用一种Bagging集成学习方法集成BP神经网络算法，通过学习者的学习行为训练算法，通过训练后的算法对新的学习者进行预测，进一步的通过预测的结果反馈给学习者对学习者的学习行为进行改进并提升学习者的学习效率和成绩；本发明提升了在线学习行为分析的准确率和效率，为学习者提供更加有效预测和反馈。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 bagging_bp 算法 在线 学习 行为 分析 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于Bagging_BP算法的在线学习行为分析方法，其特征在于包括以下步骤：/n1)从在线学习平台采集学习者的学习行为数据和学习成绩数据，其中，所述学习行为数据包括登录次数UN、停留时间ST、已浏览的媒体类型数MN、提交作业的次数SN、参与检测次数TN、浏览资源次数RN、下载资源次数DN、讨论发言次数TN和在线交流时间CN；所述学习成绩数据为在线学习平台上学习者的测试考核成绩，学习成绩的等级分为优秀EL、良好GL、中等ML、偏差PL；/n2)构建学习行为特征向量S、学习成绩特征向量L和学习行为数据集X，其中，所述学习行为特征向量表示为：S＝(UN,ST,MN,SN,TN,RN,DN,TN,CN)；/n所述学习成绩特征向量表示为：L＝(EL,GL,ML,PL)；所述学习行为数据集X由学习行为特征向量组成，表示为：X＝{S
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