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2023-07-01 发布于四川
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一种基于超图神经网络的学生成绩预测方法.pdf

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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

(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 113705679 A (43)申请公布日 2021.11.26 (21)申请号 202110999765.0 (22)申请日 2021.08.30 (71)申请人北京工业大学地址

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