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摘要
大规模开放协同环境给网络学习资源的高效管理带来了新挑战，基于浏览量与评分排名的传统管理方法难以保证高质量网络学习资源的生成与持续进化。如何建构智能化的网络学习资源进化预警模型，是大数据时代破解网络学习资源高效管理的核心问题。该研究以网络学习资源进化预警任务的实施流程为依据，在探讨资源进化态表征、资源进化要素项提取、资源进化态标注、资源进化预警任务的数学定义等问题的基础上，构建了网络学习资源进化预警的技术模型。通过学习元平台的两个数据集实验验证表明，研究提出的预警模型在预测精准率、F1和AUC等指标方面表现优于对比算法，能较好地完成网络学习资源进化预警的任务。
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