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摘要
教育信息化的快速发展，推动了在线学习和混合式学习的普及，学习风险预警研究受到越来越多的关注，然而传统的预警算法都是针对平衡数据集设计，而教育数据集属于高度不平衡数据集，使得这些算法识别风险学生的难度增加。为了解决这个问题，提出一种基于变分自编码器和随机森林的混合式学习风险预警框架(VRFRisk)。框架使用变分自编码器对不平衡数据进行数据平衡处理，利用随机森林算法进行分类。在给定的数据集上的实验结果表明，VRFRisk可以有效处理不平衡的教育数据集，并在召回率和F分数方面提供比基线方法更好、更稳定的预测结果。
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