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融合时间序列和协同过滤的学生成绩预测方法
文献摘要：
随着高校招生规模的不断扩大,教师对学生学习掌握情况的全面了解变得更加困难,为更好地掌握学生的学习情况,降低学生的不及格率,学生成绩预测显得尤为重要.目前采用协同过滤方法对学生成绩预测,由于课程之间具有较强的时间序列特征,学生对课程的兴趣也会随着时间的推移发生动态变化,导致考试成绩预测准确率较低.针对该问题,提出融合时间序列和协同过滤的学生成绩预测方法.实验结果表明,基于时间序列和协同过滤的学生成绩预测方法对学生成绩预测的RMSE、MAE误差有所降低.
文献关键词：
时间序列;协同过滤;学业成绩预测
中图分类号：
作者姓名：
单春宇;张怡文;张婷;吉宇洁;褚俊;董云春
作者机构：
安徽建筑大学 电子与信息工程学院,安徽 合肥 230601;安徽新华学院 信息工程学院,安徽 合肥 230088;安徽建筑大学 数理学院,安徽 合肥 230601
文献出处：
引用格式：
[1]单春宇;张怡文;张婷;吉宇洁;褚俊;董云春-.融合时间序列和协同过滤的学生成绩预测方法)[J].淮北师范大学学报（自然科学版）,2022(03):69-74
A类：
考试成绩预测
B类：
协同过滤,学生成绩预测,高校招生,招生规模,掌握情况,解变,学习情况,不及格率,过滤方法,时间序列特征,发生动态,预测准确率,RMSE,MAE,学业成绩预测
AB值：
0.209408
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