基于机器学习算法的校园网学生上网行为评估方法研究
Technology Innovation and Application（2021）
Abstract
随着互联网的迅速发展,大学生上网时间和频率呈指数上升趋势.在大数据环境背景下,作为教育工作者和学生管理者,如何通过上网数据了解大学生真实的学习生活情况,培养学生良好的网络习惯是高等教育质量提升的新机遇和挑战.文章提出了一种在线获取学生网络流量及上网日志的模型,利用随机森林(Random Forest,RF)和梯度增强决策树(Gradient Boosting Decision Tree,GBDT)两种机器学习方法进行数据分析,实现对学生上网行为的准确评估.并且为指导学生养成良好的网络习惯提出相应的建议和对策,以求提高高等教育的质量.
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