面向在线讨论的时间序列建模实验

论文摘要

在线讨论中帖子的自动评价与监测是一个极具挑战的研究主题。文章从信息论的视角,提出了在线讨论中帖子的信息量计算方法,并采用自回归单整移动平均（Auto-Regressive Integrated Moving Average,ARIMA）模型,开展了面向在线讨论的时间序列建模实验,得到最优化的ARIMA（5, 2, 5）模型。实验结果表明,ARIMA（5, 2,5）模型能够正确描述在线讨论中帖子信息量的未来变化趋势并给出波动范围,且其预测的准确性优于基准模型。文章探索了面向在线讨论的时间序列建模方法,以期降低监控在线讨论质量的时间成本,并为研究在线讨论质量评价方法提供新的视角。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 刘清堂,黄景修,蒋志辉,张妮,巴深

关键词: 时间序列,在线讨论,帖子,信息量,模型

来源: 现代教育技术 2019年05期

年度: 2019

分类: 社会科学Ⅱ辑,基础科学

专业: 数学

单位: 华中师范大学教育信息技术学院,长沙师范学院信息科学与工程系

基金: 国家自然科学基金项目“非数学语言描述问题的机器理解方法研究”(项目编号:61772012),湖北省技术创新专项“互联网+精准教育关键技术研究与示范”(项目编号:2017ACA105),湖南省教育教学改革项目“依托‘慕课’实现大学心理素质教育优质资源共享的实践研究”(项目编号:湘教通【2015】291号476),中央高校基本科研业务费创新资助项目(项目编号:2018CXZZ043)的阶段性研究成果

分类号: O211.61

页码: 39-45

总页数: 7

文件大小: 1246K

下载量: 560

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