[发明专利]一种基于DKT的信息处理方法及装置有效
| 申请号： | 201611199931.4 | 申请日： | 2016-12-22 |
| 公开（公告）号： | CN108228674B | 公开（公告）日： | 2020-06-26 |
| 发明（设计）人： | 刘源;李历;高钰舒;张凯磊 | 申请（专利权）人： | 北京字节跳动网络技术有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/28 | 分类号： | G06F16/28;G06N3/04;G06N3/08;G06Q10/04;G06Q50/20 |
| 代理公司： | 北京品源专利代理有限公司 11332 | 代理人： | 孟金喆;胡彬 |
| 地址： | 100041 北京市石景山区*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明实施例公开了一种基于DKT的信息处理方法及装置。该方法包括：获取预设数量的答题者关于目标题库的答题信息样本；基于答题者的做题数量对答题信息样本进行聚类，得到多个训练样本子集；采用迭代方式依次利用多个训练样本子集中的每个训练样本子集对DKT网络进行训练，得到目标DKT网络模型；利用目标DKT网络模型对当前答题者的做题情况进行预测。本发明实施例通过采用上述技术方案，可减少不同答题者做题量波动剧烈给DKT网络模型带来的过拟合误差，进而提高DKT网络模型的预测精度及准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 dkt 信息处理 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习知识追踪DKT的信息处理方法，其特征在于，包括：获取预设数量的答题者关于目标题库的答题信息样本；基于答题者的做题数量对所述答题信息样本进行聚类，得到多个训练样本子集；采用迭代方式依次利用所述多个训练样本子集中的每个训练样本子集对DKT网络进行训练，得到目标DKT网络模型；利用所述目标DKT网络模型对当前答题者的做题情况进行预测。
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