一种基于图结构学习的多行为融合图神经网络学生成绩预测方法

摘要

本发明提出一种基于图结构学习的多行为融合神经网络分类预测方法，涉及模式识别与机器学习，尤其是面向基于多源异构校园大数据的学生成绩预测任务。该方法利用多源异构的校园大数据集进行学生行为特征提取，引入K邻近算法构建多行为融合特征图，在此基础上，提出了优化的图结构学习模块学习。相比于单行为节点特征在特征图上进行传播，多行为特征图能够为学习节点嵌入提供更加全面的特征信息。同时，优化的图结构学习模块能够为节点特征图的学习提供共享的信息表示。相比于现有的分类预测模型，本发明方法显著提升了分类预测准确率。