[发明专利]一种基于多层LSTM的深度学生表现预测方法在审
| 申请号： | 202011138802.0 | 申请日： | 2020-10-22 |
| 公开（公告）号： | CN112434784A | 公开（公告）日： | 2021-03-02 |
| 发明（设计）人： | 温金明;谢艳清;黄斐然;罗伟其 | 申请（专利权）人： | 暨南大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06K9/62;G06Q10/04;G06Q50/20 |
| 代理公司： | 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 | 代理人： | 李君 |
| 地址： | 510632 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于多层LSTM的深度学生表现预测方法，包括以下步骤：数据预处理，预处理是对人口统计学数据根据类型进行划分，并进行One‑Hot编码，得到人口统计学序列，对点击流数据按类别进行处理，得到点击流序列，拼接后得到预处理数据；建立多层全连接层，输入人口统计学序列；建立多层LSTM结构层，输入预处理数据中的点击流序列；拼接多层全连接层与多层LSTM结构层的输出序列；建立Softmax层，将拼接后的输出序列转化为概率分布，概率大的类别为输出结果；本发明以多层LSTM结构层为基础架构，解决数据利用不全、预测效果较差问题；还引入了注意力机制，为不同输入项分配不同注意力，提高预测效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 多层 lstm 深度 学生 表现 预测 方法 | ||
【主权项】：
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