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公开(公告)号：CN112434784A
公开(公告)日：2021-03-02
申请号：CN202011138802.0
申请日：2020-10-22
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多层LSTM的深度学生表现预测方法，包括以下步骤：数据预处理，预处理是对人口统计学数据根据类型进行划分，并进行One‑Hot编码，得到人口统计学序列，对点击流数据按类别进行处理，得到点击流序列，拼接后得到预处理数据；建立多层全连接层，输入人口统计学序列；建立多层LSTM结构层，输入预处理数据中的点击流序列；拼接多层全连接层与多层LSTM结构层的输出序列；建立Softmax层，将拼接后的输出序列转化为概率分布，概率大的类别为输出结果；本发明以多层LSTM结构层为基础架构，解决数据利用不全、预测效果较差问题；还引入了注意力机制，为不同输入项分配不同注意力，提高预测效果。
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