面向大学领域的聚焦爬虫设计与实现

如何从海量的Web资源中获取有用的信息是Web研究领域的重要研究内容。针对特定领域信息的获取,目前主要采用聚焦爬虫策略。该策略只爬取与主题相关的页面,忽略不相关页面。但目前的聚焦爬虫技术在爬行效率和页面质量两个方面仍存在一定的不足。因此,本文主要从这两个方面进行改进,并在此基础上设计和实现了一个面向大学领域的聚焦爬虫系统。该系统采用基于改进的Context Graphs方法的搜索策略和基于支持向量机(SVM)的目标页面分类器方法获取有用的资源。实验结果表明该系统在爬虫结果的收益率和准确率上分别提高了10%和8%。     

融合习题难度和作答经验的深度知识追踪模型

针对现有的深度知识追踪模型缺乏对习题和学生特征信息综合考虑的问题，文章提出融合习题难度和作答经验的深度知识追踪模型(DKT-DE)。该模型通过分析作答序列评估习题的难度和学生的作答经验来丰富模型输入层的特征信息，从而提高模型的预测性能。最后，在3个公共数据集(ASSISTments2009、ASSISTments2015、ASSISTments2017)上，对DKT-DE模型与5个基线模型(BKT、DKT、DKT+、DKVMN、SAKT模型)进行对比实验和消融实验。对比实验结果表明DKT-DE模型能够更准确地评估学生的知识掌握状态：与基线模型中表现最好的DKT+模型相比，DKT-DE模型在ASSISTments2009、ASSISTments2015、ASSISTments2017数据集上的AUC平均值分别提升了2.78%、2.44%、1.5%。而消融实验结果进一步证明习题难度和学生作答经验对提升模型预测能力都起到了积极的贡献。     

基于认知诊断与XGBoost的学生表现预测研究

针对认知诊断方法未考虑学生的答题共性和矩阵分解方法未考虑学生知识点掌握个性的问题，提出一种结合认知诊断与XGBoost(eXtreme Gradient Boosting)的学生表现预测方法(PRNCD-XGBoost):首先，根据试题中知识点之间的共现关系探索知识点之间的相似性，并结合试题-知识点二分图挖掘试题中各知识点所占权重，从而进行认知诊断；然后，用认知诊断阶段的预测结果对历史得分矩阵进行填充；最后，采用非负矩阵分解方法提取出包含认知诊断因素的学生答题共性特征进行得分预测。并在ASSISTments2009和ASSISTments2017数据集上，将PRNCD-XGBoost方法与PMF、NeuralCD、PR-NCD、NMF-XGBoost、MNMF-XGBoost等方法进行对比实验。实验结果表明：PRNCD-XGBoost方法在学生表现预测方面具有更高的预测精确度。