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申请/专利权人:深圳市中孚恒升科技有限公司
摘要:本发明公开了一种跨领域的多源数据评价模型训练方法、系统、装置及介质,方法包括:确定多个教学领域的关键指标因子;确定各教学领域的多个数据来源,并对与关键指标因子相匹配的数据来源进行埋点;根据关键指标因子构建多源数据评价模型和对应的预测模型;通过埋点后的数据来源获取用户行为数据;将用户行为数据输入到多源数据评价模型和预测模型,得到评价预测结果,进而根据评价预测结果对多源数据评价模型进行优化,得到训练好的多源数据评价模型。本发明适合模块化教学、跨领域组合教学等复杂的应用场景,解决了评价模型数据来源单一、评价指标单一以及评价结果滞后的问题,提高了评价模型的准确性和可靠性,可广泛应用于教学评价技术领域。
主权项:1.一种跨领域的多源数据评价模型训练方法,其特征在于,包括以下步骤:确定多个教学领域的关键指标因子;确定各所述教学领域的多个数据来源,并对与所述关键指标因子相匹配的数据来源进行埋点;根据所述关键指标因子构建多源数据评价模型和对应的预测模型;通过埋点后的数据来源获取用户行为数据;将所述用户行为数据输入到所述多源数据评价模型和所述预测模型,得到评价预测结果,进而根据所述评价预测结果对所述多源数据评价模型进行优化,得到训练好的多源数据评价模型;所述根据所述关键指标因子构建多源数据评价模型和对应的预测模型这一步骤,其具体包括:根据不同教学领域的关键指标因子确定关联影响因子;通过贝叶斯分析方法确定所述关键指标因子和所述关联影响因子的初始权重;根据所述关键指标因子、所述关联影响因子以及所述初始权重构建多源数据评价模型和对应的预测模型。
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