一种针对大规模在线教育平台MOOC数据集的异常检测方法.pdfVIP

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2023-05-16 发布于北京
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一种针对大规模在线教育平台MOOC数据集的异常检测方法.pdf

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一种针对大规模在线教育平台MOOC数据集的异常检测方法，通过孤立森林算法解决了MOOC数据无标签的问题，对数据进行了初步的标注，为后续的监督学习算法提供了可供其训练的标签数据集，降低了人工标注的成本；监督学习算法LightGBM解决了无监督学习算法检测效果欠佳的问题，进一步提高了异常检测的精确度。无监督的孤立森林算法与有监督的LightGBM算法相结合的模型，提高了对MOOC在线学习课程学习者作弊行为的检测效率和精度，能够提高课程的总体学习效果以及学习效率。

(19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114757265 A (43)申请公布日 2022.07.15 (21)申请号 202210296385.5 (22)申请日 2022.03.24 (71)申请人南京邮电大学地址 210023