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摘要
传统对学生成绩进行预测的方案往往需要手动筛选特征或需要大量的先验知识和专家知识。因此提出使用深度学习的基于图自编码器模型(Graph-AE)的学生成绩预测方案,该模型可以不经人工干预自动提取特征,且不需要大量的先验知识。将Graph-AE模型与13种经典推荐算法进行对比,实验结果表明,Graph-AE模型在学生成绩数据集上的效果比传统解决方法准确度更高,能够更好地刻画学生与课程之间的相关性和差异性。
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单位物理学院; 中南大学
