[发明专利]一种基于PCA-DBN的在线学习平台用户满意度预测方法及系统在审
| 申请号： | 202210680901.4 | 申请日： | 2022-06-16 |
| 公开（公告）号： | CN114971739A | 公开（公告）日： | 2022-08-30 |
| 发明（设计）人： | 田美;温广瑞 | 申请（专利权）人： | 西安交通大学 |
| 主分类号： | G06Q30/02 | 分类号： | G06Q30/02;G06Q50/20;G06N3/04;G06N3/08;G06K9/62 |
| 代理公司： | 西安通大专利代理有限责任公司 61200 | 代理人： | 高博 |
| 地址： | 710049 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于PCA‑DBN的在线学习平台用户满意度预测方法及系统，通过对海量用户在线学习数据进行特征数据提取，形成特征数据集；对与特征数据集对应的用户进行满意度调查形成用户满意度数据集；将特征数据集和用户满意度数据集合成样本数据集，并将样本数据集划分为训练集和测试集；将训练集输入深度置信网络学习模型训练构造基于深度置信网络的在线学习平台用户满意度预测模型；使用测试集对深度置信网络模型进行参数优化，建立计算精度高、泛化能力强的在线学习平台用户满意度预测模型。本发明着眼于大数据背景下的在线学习平台用户满意度预测，引入主成分分析和深度置信网络，为进一步提高用户在线学习满意度提供决策和支持依据。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 pca dbn 在线 学习 平台 用户 满意 预测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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