[发明专利]一种基于超图神经网络的学生成绩预测方法在审
| 申请号： | 202110999765.0 | 申请日： | 2021-08-30 |
| 公开（公告）号： | CN113705679A | 公开（公告）日： | 2021-11-26 |
| 发明（设计）人： | 张勇;李孟燃;李小勇;尹宝才 | 申请（专利权）人： | 北京工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06Q10/04;G06Q50/20 |
| 代理公司： | 北京思海天达知识产权代理有限公司 11203 | 代理人： | 张慧 |
| 地址： | 100124 *** | 国省代码： | 北京;11 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明提供了一种基于超图神经网络的学生成绩预测方法，用于解决现有技术无法对学生多源异构行为数据进行分析，进而无法准确预测学业成绩的问题。本方法首先根据学生多源异构数据提取多源行为特征，然后，对所有学生的多源行为特征进行敏感性分析得到每种行为的影响力特征，接下来，利用影响力特征构建多源行为超图；最后，将学生的多源超图H及由四种行为的影响力特征拼接而成的多元影响力特征X输入到深度网络，预测学生成绩。本发明提出的Ms‑HGNN方法，从群体的角度考虑了多源行为特征构建的行为模式对学生成绩的影响，灵活地表示了学生行为多元关联，在提高模型预测准确性的同时赋予了一定的可解释性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 超图 神经网络 学生 成绩 预测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于北京工业大学，未经北京工业大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202110999765.0/，转载请声明来源钻瓜专利网。
