基于机器学习算法的校园网学生上网行为评估方法研究

李骞; 王硕; 隋继学

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基于机器学习算法的校园网学生上网行为评估方法研究

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随着互联网的迅速发展,大学生上网时间和频率呈指数上升趋势.在大数据环境背景下,作为教育工作者和学生管理者,如何通过上网数据了解大学生真实的学习生活情况,培养学生良好的网络习惯是高等教育质量提升的新机遇和挑战.文章提出了一种在线获取学生网络流量及上网日志的模型,利用随机森林(Random Forest,RF)和梯度增强决策树(Gradient Boosting Decision Tree,GBDT)两种机器学习方法进行数据分析,实现对学生上网行为的准确评估.并且为指导学生养成良好的网络习惯提出相应的建议和对策,以求提高高等教育的质量.

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来源
《科技创新与应用》 |2021年第33期|1-511|共6页
作者
李骞; 王硕; 隋继学;
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作者单位

河南牧业经济学院能源与智能工程学院河南郑州 450011;

河南牧业经济学院能源与智能工程学院河南郑州 450011;

河南牧业经济学院能源与智能工程学院河南郑州 450011;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类除莠（草）剂;
关键词
机器学习; 网络数据分析; 网络爬虫; 梯度提升决策树; 随机森林; 学生上网行为;

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