基于互信息-图注意力网络的大学生综合素质分类模型

作者：张芳; 刘锡铃

来源：宁夏大学学报(自然科学版), 2022, 43(03): 309-317.

• 互信息
• 门控循环单元
• 图注意力网络
• 大学生综合素质分类

为对高校大学生综合素质进行科学有效的分类，提出一种基于互信息-图注意力网络的大学生综合素质分类模型(Mutal＿GAT).首先，对原始数据进行预处理和分析，并通过门控循环单元算法(GRU)获得特征向量矩阵；然后，通过互信息方法提取数据之间的关联信息，并以此形成互信息关联矩阵；最后，通过图注意力网络的多头机制实现分类预测.结果表明，Mutal＿GAT模型在均方误差、准确率和召回率3项指标上均优于未加入互信息的图注意力网络、支持向量机、贝叶斯和随机森林随机梯度决策树分类算法.该模型在高校学生综合素质评定领域中具有良好的应用前景.

• 单位
  宁德师范学院