基于XGBoost特征选择的幕课翘课指数建立及应用

• 作者: 刘斌 宋国琴
• 来源期刊: 电子科技大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 翘课指数 特征选择 幕课 XGBoost
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 所属期刊栏目: 计算机工程与应用
• 页码范围: 921-926
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 4604字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-0548.2018.06.019

摘要

翘课行为反应了幕课的质量问题,也是在线教育的核心问题之一.该文通过对真实的在线教育数据进行分析,结合在线教育领域的先验知识,针对数据中的丰富海量的特征问题,提出了基于XGBoost特征重要度计算和分类的翘课特征选择方法,并建立了在线教育的翘课指数(DOI).基于学堂在线数据集提取的海量特征的实证分析表明,基于XGBoost的特征选择方法比其他经典特征选择方法具有更好的效果.在数据集的不同时间点上使用翘课指数模型作翘课预测,验证了翘课指数的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	宋国琴	西华师范大学教育信息技术中心	21	41	4.0	6.0
2	刘斌	电子科技大学计算机科学与工程学院	10	83	4.0	9.0