一种基于自适应特征交叉的高校学生画像生成方法

    公开(公告)号:CN116451171A

    公开(公告)日:2023-07-18

    申请号:CN202310232391.9

    申请日:2023-03-10

    Applicant: 南开大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于自适应特征交叉的高校学生画像生成方法,首先收集高校学生在校行为相关的各种特征数据,并对收集的特征数据进行预处理;然后将预处理后的各种特征数据,利用学生学籍信息作为学生基本属性进行特征增强处理,得到经过特征增强的中间特征;再使用可训练权重参数对经过特征增强的中间特征进行自适应交叉,然后将自适应交叉结果送入MLP进行特征融合,学习学生不同维度标签得分;最后对学生在不同维度标签的得分进行可视化表示,得到学生画像的可视化表示。该方法使用MLP利用学生的在校行为数据抽象出标签化的学生模型,对学生分类培养、教师教育教学、校园活动开展、完善评价体系具有重要价值,帮助高校提高教育管理说服力。

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