【摘 要】
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随着互联网发展、共享经济蓬勃，各行各业正随之进行变革。教育，作为国家之本与社会进步的基石，不同于其他商业模式，更需要关注和支持。大数据时代，随着中国慕课平台出现、大量课程入驻，数据获取成本降低。此外由于人工智能日趋成熟，机器学习、集成学习算法逐步完善，计算机处理能力提升，大数据建模并实现精确预测成为可能。 慕课课程的低用户获取度、高翘课率、低完成率使其难以发挥共享服务经济的优势以促进中国教育模式
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随着互联网发展、共享经济蓬勃，各行各业正随之进行变革。教育，作为国家之本与社会进步的基石，不同于其他商业模式，更需要关注和支持。大数据时代，随着中国慕课平台出现、大量课程入驻，数据获取成本降低。此外由于人工智能日趋成熟，机器学习、集成学习算法逐步完善，计算机处理能力提升，大数据建模并实现精确预测成为可能。
慕课课程的低用户获取度、高翘课率、低完成率使其难以发挥共享服务经济的优势以促进中国教育模式改革。当前学者少有对慕课吸引力的用户获取部分进行分析，对于慕课留存的预测存在准确率较低和缺乏不同课程针对性分析等问题。本研究首先分析慕课平台页面并爬取相关特征，然后对后台数据选择新的特征变量，并借助集成学习中的XGBoost算法对页面数据和不同类型课程的后台数据进行建模和用户吸引力预测。从而研究用户获取吸引力影响因素以及通过对比研究出不同类型课程的学员翘课影响因素。实验结果与传统机器学习算法支撑向量机、逻辑回归，集成学习算法AdaBoost进行对比。研究证明了XGBoost算法在慕课吸引力预测中的有效性，不同类型课程影响因素的差异性。研究通过特征重要性分析对平台、教师提出建议以增大课程吸引力，对课程获取用户数、平台留存率、资源有效使用率提升具有重要现实意义。
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