【摘 要】
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传统对学生成绩进行预测的方案往往需要手动筛选特征或需要大量的先验知识和专家知识。因此提出使用深度学习的基于图自编码器模型(Graph-AE)的学生成绩预测方案,该模型可以不经人工干预自动提取特征,且不需要大量的先验知识。将Graph-AE模型与13种经典推荐算法进行对比,实验结果表明,Graph-AE模型在学生成绩数据集上的效果比传统解决方法准确度更高,能够更好地刻画学生与课程之间的相关性和差异性。
【机 构】
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中南大学计算机学院,中南大学地球科学与信息物理学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61232001,61173169,91646115,60903222),湖南省自然科学基金(2016JJ2149,018JJ3012),湖南省战略性新兴产业重大科技攻关项目(2012GK4054),中南大学研究生自主探索创新项目(2018zzts571)。
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传统对学生成绩进行预测的方案往往需要手动筛选特征或需要大量的先验知识和专家知识。因此提出使用深度学习的基于图自编码器模型(Graph-AE)的学生成绩预测方案,该模型可以不经人工干预自动提取特征,且不需要大量的先验知识。将Graph-AE模型与13种经典推荐算法进行对比,实验结果表明,Graph-AE模型在学生成绩数据集上的效果比传统解决方法准确度更高,能够更好地刻画学生与课程之间的相关性和差异性。
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