[发明专利]基于卷积神经网络的慕课论坛主题分类方法在审
| 申请号： | 201810537101.0 | 申请日： | 2018-05-30 |
| 公开（公告）号： | CN108846425A | 公开（公告）日： | 2018-11-20 |
| 发明（设计）人： | 刘胜蓝;冯林;王飞龙;刘国超 | 申请（专利权）人： | 大连理工大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 大连星海专利事务所有限公司 21208 | 代理人： | 裴毓英 |
| 地址： | 116024 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积神经网络的慕课论坛主题分类方法，包括：对慕课论坛用户的行为进行记录并手工设计抽取相应的用户行为数据特征，使用卷积神经网络不断学习上述手工设计的用户行为特征，得到更高层次的更具判别力的用户行为特征表示，然后利用该特征对慕课论坛的主题进行分类，提高慕课论坛主题划分的效果。本发明方法使用卷积神经网络自动学习和抽象手工设计的论坛用户行为数据特征，获得更具判别力的慕课论坛主题分类特征，提高了慕课论坛主题分类的效果并可以减少用户手工设计、筛选用户行为特征的困难。 | ||
| 搜索关键词： | 卷积神经网络 主题分类 用户行为特征 论坛 论坛用户 用户行为数据 方法使用 行为数据 自动学习 抽取 抽象 筛选 分类 记录 学习 | ||
【主权项】：
1.一种基于卷积神经网络的慕课论坛主题分类方法，包括以下步骤：步骤S101：收集并记录慕课论坛用户的行为数据，手工设计一定量原始用户行为特征；步骤S102：利用卷积神经网络组合抽象手工设计的原始用户行为特征，并且定义最终神经网络需要优化的目标函数；步骤S103：通过反向传播算法学习得到每一层网络参数的权重，从而得到一个判别性强且抽象的用户行为特征表示，使用逻辑回归算法和该特征对慕课论坛主题进行分类。
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