一种基于时间序列Transformer的学习行为模式识别方法
申请号:CN202511088209
申请日期:2025-08-05
公开号:CN121030262A
公开日期:2025-11-28
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于时间序列Transformer的学习行为模式识别方法,包括以下步骤:S1,基于在线学习平台的后台行为日志,提取学习者的学习行为特征;S2,基于学习者的学习行为特征构建相应学习者的学习行为特征矩阵;S3,将学习行为特征矩阵按照展平与标准化、主成分分析降维、自适应合成算法扩增、特征重构与恢复的步骤进行处理,得到扩增样本;S4,将扩增样本作为训练样本,得到性能最优的行为模式识别模型参数;S5,将待分类的学习者行为特征矩阵输入最优的时间序列Transformer模型,得出该行为特征矩阵所对应的行为模式。本发明实现了对多维学习行为特征的有效利用,提高对在线学习平台日志的利用率。
技术关键词
模式识别方法
在线学习平台
矩阵
主成分分析降维
模式识别模型
序列
主成分分析算法
特征值
信息编码
多头注意力机制
样本
代表
重构
时序
稳定特征
学习特征
数据
日志
预测类别