語義增強的在線學(xué)習(xí)行為預(yù)測研究
發(fā)布時間:2024-11-02 00:31
當(dāng)前學(xué)習(xí)者的在線學(xué)習(xí)行為預(yù)測研究未充分利用短文本中的語義數(shù)據(jù),導(dǎo)致對學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)狀態(tài)刻畫不夠全面,嚴(yán)重影響了行為預(yù)測的準(zhǔn)確性.針對此問題,本文提出了語義增強的在線學(xué)習(xí)行為預(yù)測方法.首先,利用雙向長短時記憶網(wǎng)絡(luò)得到到短文本的語義向量表示;其次,基于學(xué)習(xí)者的統(tǒng)計、行為和短文本數(shù)據(jù)得到學(xué)習(xí)者的特征表征,并利用長短時記憶網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建其學(xué)習(xí)狀態(tài)表征;最后,利用學(xué)習(xí)狀態(tài)表征預(yù)測學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)行為.在11門真實在線課程數(shù)據(jù)集上的實驗表明,本文方法能過有效提升在線學(xué)習(xí)行為預(yù)測的精確度.
【文章頁數(shù)】:5 頁
【部分圖文】:
本文編號:4008738
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針對上述問題,本文基于深度學(xué)習(xí)理論設(shè)計了一種短文本語義增強的在線學(xué)習(xí)行為預(yù)測方法,具體方法的流程如圖1所示.此框架為三層結(jié)構(gòu),第一層針對學(xué)習(xí)者特征建模,在線學(xué)習(xí)社區(qū)的短文本STt(i)通過BiLSTM模型[19]加工得到其語義向量,并將拼接成學(xué)習(xí)者特征向量Ft(i).第二層針對學(xué)....
如圖2所示,BiLSTM每個時間步的隱藏語義向量由兩個方向的LSTM隱藏語義向量構(gòu)成,具體計算采用公式(2).其中,hj是第j個時間步兩個方向的LSTM隱藏語義向量的拼接.對每個時間步的BiLSTM的隱藏語義向量取均值,并施加一個線性和非線性變換作為短文本的最終語義表示,具體過....
為了證明本文方法在實際使用時候的有效性,本文針對這11門課程數(shù)據(jù)進行了收斂性分析.首先選取每門課程80%的學(xué)習(xí)者數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練數(shù)據(jù),并設(shè)置學(xué)習(xí)狀態(tài)向量的維度m為24.圖3為收斂性分析的結(jié)果,每次迭代利用了50個學(xué)習(xí)者的數(shù)據(jù)作為輸入,結(jié)果顯示:在大約15000次迭代(大約300次ep....
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