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一种基于MOOC数据中辍学行为的因果关系挖掘方法

摘要

本发明公开了一种基于MOOC数据中辍学行为的因果关系模型的建立方法,通过分析MOOC日志数据集和构建影响辍学行为的候选自变量,定性分析所述候选自变量与因变量之间的相关性;设计所述候选自变量与因变量之间依赖性的定量度量方法,来构建无向图,得到由自变量和因变量组成的节点集构成的无向图,使用基于互信息的局部因果网络结构发现算法,通过无向图中基于回归分析方程剔除错误变量和基于条件独立性测试生成局部网络,构建面向辍学行为的带方向的局部因果网络结构,对于任何一种目标学习效果变量,都可以通过无向图生成、错误节点剔除和局部网络结构构建来进行关于该学习效果的局部因果网络结构的构建工作,进行学习效果的因果关系挖掘。

著录项

  • 公开/公告号CN110866162B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-11-19

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 西安交通大学;

    申请/专利号CN201910959395.0

  • 申请日2019-10-10

  • 分类号G06F16/906(20190101);G06K9/62(20060101);G06Q50/20(20120101);

  • 代理机构61200 西安通大专利代理有限责任公司;

  • 代理人孟大帅

  • 地址 710049 陕西省西安市咸宁西路28号

  • 入库时间 2022-08-23 12:49:34

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