基于混合深度学习及注意力机制的学生表现预测方法

摘要

本发明涉及机器学习、深度学习及数据挖掘等技术领域，具体是涉及基于混合深度学习及注意力机制的学生表现预测方法。利用学生在线学习日志信息，首先对其进行预处理和特征提取，使用相关性特征选择方法来获得对预测结果有重要影响的特征。然后将提取到的特征按照特征类别进行周累计统计和全部累计统计。接着将提取到的时序特征和潜在特征进行拼接，由于学习到的两类特征在量级和类别上差异较大，因此使用深层神经网络进行高阶特征交互，学习更深层次的特征。同时考虑到不同特征对学生表现的影响程度不同，使用注意力机制为不同的深层次特征分配不同的权重。最后使用sigmoid分类器预测学生是否能够通过某一门课程，从而提高预测的准确性。