【摘 要】
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本文通过挖掘慕课数据来研究学习者对课程需求的特征。首先构建了非线性回归的学习人数预测模型和基于随机森林的学习人数分类模型,得到开课时间、课程类别、开课学校这三个
【基金项目】
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2019年校级大学生创新训练项目“基于机器学习的MOOC数据挖掘及教学模式优化研究”(项目编号:201910564332)
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本文通过挖掘慕课数据来研究学习者对课程需求的特征。首先构建了非线性回归的学习人数预测模型和基于随机森林的学习人数分类模型,得到开课时间、课程类别、开课学校这三个变量对学习人数有影响。然后用TF-IDF提取关键词并进行可视化以及基于Gibbs抽样建立主题个数为9的LDA主题模型,发现学习者对高等数学这门课的讲解思路、习题答疑、课程内容以及开课学校都有较强的关注点。
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ue＊M＃’＃dkB4＃＃8＃”专利申请号:00109“7公开号:1278062申请日:00.06.23公开日:00.12.27申请人地址:（100084川C京市海淀区清华园申请人:清华大学发明人:隋森芳文摘:本发明属于生物技
ue＊M＃’＃dkB4＃＃8＃”专利申请号:00109“7公开号:1278062申请日:00.06.23公开日:00.12.27申请人地址:（100084川C京市海淀区清华园申请人:清华大学发明人:隋森芳文摘:本发明属于生物技