[发明专利]基于机器学习的MOOC僵尸课程识别方法在审
| 申请号： | 201910620124.2 | 申请日： | 2019-07-10 |
| 公开（公告）号： | CN110334810A | 公开（公告）日： | 2019-10-15 |
| 发明（设计）人： | 董晨;张凡;江秋怡;郭文忠 | 申请（专利权）人： | 福州大学 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06Q50/20;G06K9/62 |
| 代理公司： | 福州元创专利商标代理有限公司 35100 | 代理人： | 陈明鑫;蔡学俊 |
| 地址： | 350108 福建省福州市闽*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于机器学习的MOOC僵尸课程识别方法，包括以下步骤：步骤S1:采集MOOC平台上若干样本课程；步骤S2:提取样本课程特征并添加标签，构造训练数据集；步骤S3:构建BP神经网络模型；步骤S4:根据训练数据集，初始化并训练BP神经网络模型，直到测试误差达到预设值或者到达预设最大训练次数，得到训练后的BP神经网络模型；步骤S4:将待测MOOC课程输入训练后的BP神经网络模型，判断是否为僵尸课程。本发明基于机器学习MOOC僵尸课程识别方法，具有高效，准确，低成本的特点，对推进MOOC建设有重大意义。 | ||
| 搜索关键词： | 课程 基于机器 训练数据集 预设 样本 测试误差 重大意义 初始化 低成本 构建 学习 标签 采集 建设 | ||
【主权项】：
1.一种基于机器学习的MOOC僵尸课程识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1:采集MOOC平台上若干样本课程；步骤S2:提取样本课程特征并添加标签，构造训练数据集；步骤S3:构建BP神经网络模型；步骤S4:根据训练数据集，初始化并训练BP神经网络模型，直到测试误差达到预设值或者到达预设最大训练次数，得到训练后的BP神经网络模型；步骤S4:将待测MOOC课程输入训练后的BP神经网络模型，判断是否为僵尸课程。
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