一种基于校园行为序列的学生成绩分类预测方法及系统

摘要

本公开公开了一种基于校园行为序列的学生成绩分类预测方法及系统，将获取的历史行为序列分别输入基本序列编码器和基于注意力的序列编码器，根据得到的每个历史行为对应的隐藏表示构建序列特征生成器模型；采用双线性解码机制，通过嵌入设备维度，对序列特征生成器模型计算每个嵌入设备的相似度得分，并将其映射为当前学生行为发生的概率，构建具有不同权重的学生行为序列特征；将学生行为序列特征采用分类算法输出下一个学生行为序列中学生成绩的预测等级。通过建立学生短期行为序列的预测模型，深度学习学生行为序列的不确定性和捕获主要意图，及时准确的预测学生成绩。