| 基于RFG-SVM算法的在线课程学习行为分析 |
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| 引用本文： | 黄婕.基于RFG-SVM算法的在线课程学习行为分析[J].长沙航空职业技术学院学报,2022,22(1):26-30. |
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| 作者姓名： | 黄婕 |
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| 作者单位： | 湖南省飞机维修工程技术研究中心,湖南 长沙 410124;长沙航空职业技术学院,湖南 长沙 410124 |
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| 摘 要： | 因支持向量机算法对在线课程平台的学习行为分析有误差，提出了一种基于大数据的随机森林模型的特征加权支持向量机RFG-SVM算法，该算法是在传统支持向量机算法上做完善、修改。利用Gini指数对特征变量计算，再计算RF模型分类识别的准确度，获得特征设定权重值，完成权重值在支持向量机的核函数中的计算。实验结果表明，通过对不同学习行为的学生的学习效果的预测，发现该方法能有效帮助教育者通过在线平台分析学习者的学习行为，预测学习效果，具有更高的准确率和稳定性。
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| 关 键 词： | 在线课程 RFG-SVM算法 学习行为分析 |
Analysis of Online Courses Learning Behavior by RFG-SVM Algorithm |
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| HUANG Jie.Analysis of Online Courses Learning Behavior by RFG-SVM Algorithm[J].JOurnal of Changsha Aeronautical Vocational and Technical College,2022,22(1):26-30. |
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| Authors: | HUANG Jie |
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| Keywords: | |
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