利用基本信息和行为数据发现高校贫困学生

发布时间：2021-06-21 10:58

　　高校学生的扶贫助困工作一直是教育各界关注的重点,如何利用有效的大数据分析手段减轻评审工作量和公平化评审流程,从而实现高校精准扶贫的目标,是一项值得深入研究的问题。该文以高校学生行为数据为基础,结合高校数据的时序性特点,抽取学生基本信息和行为数据的多维特征,提出基于深度学习理论的CW-LSTM算法进行预测。最后使用真实数据对模型进行验证,结果显示,该方法优于朴素贝叶斯算法和决策树算法。 

【文章来源】：电子科技大学学报. 2020,49(05)北大核心EICSCD

【文章页数】：6 页

【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：3240557