基于校园网数据的学习行为分析及学业预警技术的研究与实现

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基于校园网数据的学习行为分析及学业预警技术的研究与实现

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基于校园网数据的学习行为分析及学业预警技术的研究与实现

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-10页
第一章绪论	第10-14页
1.1 研究背景及研究意义	第10-11页
1.2 研究内容	第11-12页
1.3 论文结构	第12-14页
第二章研究现状与相关技术	第14-22页
2.1 国内外研究现状	第14-15页
2.2 相关技术	第15-21页
2.2.1 教育数据挖掘	第15-16页
2.2.2 多源数据融合	第16-17页
2.2.3 数据挖掘技术	第17-21页
2.3 本章小结	第21-22页
第三章基于MSF-TCCN的学生学业预警	第22-46页
3.1 数据集介绍	第22-25页
3.2 基于上网数据的学生行为特征分析	第25-33页
3.2.1 上网数据集语义标签特征分布分析	第25-26页
3.2.2 上网数据集语义标签相关性分析	第26-27页
3.2.3 正负样本对比分析	第27-33页
3.3 基于MSF-TCCN的学业预警算法设计	第33-37页
3.3.1 数据输入设计	第33-35页
3.3.2 MSF-TCCN算法的具体描述	第35-37页
3.4 模型实验	第37-44页
3.4.1 实验设置	第37-39页
3.4.2 实验结果分析	第39-44页
3.5 本章小结	第44-46页
第四章基于MDTF-FNN的在线课程风险预测	第46-66页
4.1 在线学习日志数据集介绍	第46-49页
4.2 在线学习日志数据集特征分析与提取	第49-55页
4.2.1 正负样本在各日志标签的分布特征	第49-53页
4.2.2 各日志标签的皮尔森相关系数分析	第53页
4.2.3 特征构造	第53-55页
4.3 基于MDTF-FNN的特定课程风险预测算法设计	第55-59页
4.3.1 数据输入设计	第56-57页
4.3.2 MDTF-FNN算法的具体设计	第57-59页
4.4 模型实验	第59-65页
4.4.1 实验设置	第59-61页
4.4.2 实验结果分析	第61-65页
4.5 本章小结	第65-66页
第五章学习行为画像与学业预警系统的设计实现	第66-74页
5.1 系统整体架构设计	第66-67页
5.2 系统实现框架	第67-68页
5.2.1 后台框架介绍	第67-68页
5.2.2 前端框架介绍	第68页
5.3 学生网络画像	第68-72页
5.4 学业成绩预警	第72-73页
5.5 本章小结	第73-74页
第六章总结与展望	第74-76页
参考文献	第76-80页
致谢	第80-81页
攻读学位期间发表的学术论文目录	第81页

本篇论文共81页，点击这进入下载页面。

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