基于异构信息网络的学生成绩预测与预警模型研究

推荐系统是数据挖掘中强有力的技术,异构信息网络是推荐系统起步晚却发展迅猛的主流推荐方法。提出了基于异构信息网络的学生成绩预测与预警模型,该方法通过元路径计算得到学生间相似度矩阵,利用相似度矩阵构造成绩变化趋势矩阵和幅度矩阵,投票得到学生成绩预警与预测结果;最后,在公开数据集上验证所提模型的有效性,结果表明,该模型能够对学生成绩进行预警,并能在一定阈值下预测学生成绩具体分值。