基于虛擬節(jié)點策略的自監(jiān)督對比學業(yè)預警模型

摘要： 針對大多數(shù)學業(yè)預警方法忽略了學生社交行為對于學業(yè)的影響，且存在數(shù)據(jù)不平衡問題和長尾分布問題，提出一種基于虛擬節(jié)點策略的自監(jiān)督對比學業(yè)預警模型(SCEW)。通過圖神經(jīng)網(wǎng)絡對學生成績、學生社交行為進行融合得到聯(lián)合圖嵌入；利用虛擬節(jié)點策略緩解數(shù)據(jù)不平衡問題的影響；基于自更新策略，采用節(jié)點級對比學習將自監(jiān)督學習集成到網(wǎng)絡的訓練中，緩解長尾分布問題的影響。在真實數(shù)據(jù)集上的實驗結果表明，S... （共8頁）