(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210535724.0 (22)申请日 2022.05.17 (71)申请人 济南大学 地址 250022 山东省济南市 市中区南 辛庄 西路336号 (72)发明人 马坤　张嘉轩　纪科　陈贞翔　 杨波　 (74)专利代理 机构 济南圣达知识产权代理有限 公司 372 21 专利代理师 赵妍 (51)Int.Cl. G06V 20/40(2022.01) G06V 10/764(2022.01) G06V 10/80(2022.01) G06N 3/12(2006.01)G06Q 50/20(2012.01) (54)发明名称 一种在线课程学习监 督方法及系统 (57)摘要 本发明涉及人工智能技术领域， 提供了一种 在线课程学习监督方法及系统， 包括： 采集待监 督用户的退课预测数据； 对所述退课预测数据进 行预处理和特征提取后， 得到退课特征， 输入加 权软投票集成分类模型， 得到待监督用户对所选 课程的退课概率； 若退课概率超出设定值， 则向 待监督用户发送提醒信息； 其中， 加权软投票集 成分类模型集成若干个基分类器， 并由遗传算法 确定每个基分类器的权重， 各基分类器的结果经 过加权求和得到模型输出的退课概率。 提高了模 型对不同数据的泛化能力， 提高线课程学习监督 的精度。 权利要求书2页 说明书10页 附图3页 CN 114863341 A 2022.08.05 CN 114863341 A 1.一种在线课程学习监 督方法， 其特 征在于， 包括： 采集待监 督用户的退课预测数据； 对所述退课预测数据进行预处理和特征提取后， 得到退课特征， 输入加权软投票集成 分类模型， 得到待监 督用户对所选 课程的退课概 率； 若退课概 率超出设定值， 则向待监 督用户发送提醒信息； 其中， 加权软投票集成分类模型集成若干个基分类器， 并由遗传算法确定每个基分类 器的权重， 各基分类 器的结果经 过加权求和得到模型输出的退课概 率。 2.如权利要求1所述的一种在线课程学习监督方法， 其特征在于， 所述退课特征包括用 户行为统计特征、 用户所选的每个课程的差分特征、 课程相似度特征、 课程属 性特征、 视频 属性特征和课程难度特 征。 3.如权利要求2所述的一种在线课程学习监督方法， 其特征在于， 所述用户行为统计特 征包括用户对每门课程的总观看时长、 用户观看每门课程的时长占总时长的比例和用户观 看的不同视频间的观看间隔时长 。 4.如权利要求2所述的一种在线课程学习监督方法， 其特征在于， 所述课程属性特征的 获取方法为： 采用词向量模型将用户的课程序列进行编码后， 得到特 征向量； 将所述特 征向量与特 征矩阵做 注意力运 算， 计算得到注意力权 重向量； 所述注意力权 重向量与所述特 征向量相乘， 得到用户的课程属性特 征。 5.如权利要求2所述的一种在线课程学习监督方法， 其特征在于， 所述课程难度 特征采 用元学习策略模型 得到； 所述元学习策略模型由基学习器和元 学习器两层架构组成； 所述元学习策略模型的基学习器， 统计出每门课程的平均退课率， 基于平均退课率构 建拼接特 征， 基学习器学习拼接特 征， 建立非线性回归 模型， 预测初步课程难度值； 所述元学习器， 学习基学习器预测的初步课程难度值， 建立多元线性 回归模型， 由多元 线性回归 模型得到课程难度特 征。 6.如权利要求1所述的一种在线课程学习监督方法， 其特征在于， 所述遗传算法以各基 分类器的预测 值的加权和与真实值的均方误差作为适应度函数， 并以权重之和等于1为约 束条件。 7.一种在线课程学习监 督系统， 其特 征在于， 包括： 数据采集模块， 其被 配置为： 采集待监 督用户的退课预测数据； 退课预测模块， 其被配置为： 对所述退课预测数据进行预处理和特征提取后， 得到退课 特征， 输入加权软投票 集成分类模型， 得到待监 督用户对所选 课程的退课概 率； 用户提醒模块， 其被 配置为： 若退课概 率超出设定值， 则向待监 督用户发送提醒信息； 其中， 加权软投票集成分类模型集成若干个基分类器， 并由遗传算法确定每个基分类 器的权重， 各基分类 器的结果经 过加权求和得到模型输出的退课概 率。 8.如权利要求7所述的一种在线课程学习监督系统， 其特征在于， 所述遗传算法以各基 分类器的预测 值的加权和与真实值的均方误差作为适应度函数， 并以权重之和等于1为约 束条件。 9.一种计算机可读存储介质， 其上存储有计算机程序， 其特征在于， 该程序被处理器执权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114863341 A 2行时实现如权利要求1 ‑6中任一项所述的一种在线课程学习监 督方法中的步骤。 10.一种计算机设备， 包括存储器、 处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计 算机程序， 其特征在于， 所述处理器执行所述程序时实现如权利要求 1‑6中任一项 所述的一 种在线课程学习监 督方法中的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114863341 A 3