一種基于深度學(xué)習(xí)的學(xué)生異常行為分析方法

基本信息

申請(qǐng)?zhí)?/td> CN202011123849.X 申請(qǐng)日 -
公開（公告）號(hào) CN112256755A 公開（公告）日 2021-01-22
申請(qǐng)公布號(hào) CN112256755A 申請(qǐng)公布日 2021-01-22
分類號(hào) G06F16/2458;G06F16/215;G06F16/25;G06K9/62;G06Q50/20 分類 計(jì)算；推算；計(jì)數(shù);
發(fā)明人 潘超;楊鵬;劉磊;范宏城;吳欣羽 申請(qǐng)（專利權(quán)）人 中電科新型智慧城市研究院有限公司福州分公司
代理機(jī)構(gòu) 南京聚匠知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 代理人 劉囝
地址 350000 福建省福州市倉山區(qū)潘墩路190號(hào)北斗小鎮(zhèn)9層
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明公開了一種基于深度學(xué)習(xí)的學(xué)生異常行為分析方法，包括：先采集學(xué)生在校消費(fèi)、生活和學(xué)習(xí)方面的相關(guān)數(shù)據(jù)，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；再通過分析數(shù)據(jù)的可用性和評(píng)價(jià)學(xué)生在校行為，構(gòu)建學(xué)生畫像特征庫，通過不同的指標(biāo)刻畫學(xué)生的行為特征，并根據(jù)采集到的數(shù)據(jù)量化進(jìn)行指標(biāo)量化；根據(jù)行為特征構(gòu)建基于wide&deep神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的異常行為預(yù)測(cè)模型；結(jié)合異常行為預(yù)測(cè)模型進(jìn)行預(yù)測(cè)分析學(xué)生的異常行為。本發(fā)明能夠高效地處理不同數(shù)據(jù)的融合，并行化程序高，系統(tǒng)穩(wěn)定；同時(shí)，預(yù)測(cè)模型能夠同時(shí)學(xué)習(xí)低階和高階組合特征，它混合了一個(gè)線性模型和Deep模型，可以更快的訓(xùn)練，以及更精確的訓(xùn)練學(xué)習(xí)，能夠準(zhǔn)確地對(duì)異常學(xué)生進(jìn)行預(yù)測(cè)。