二值矩阵分解的认知建模方法研究

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根据考试反馈数据,提出新颖的逻辑斯提克二值矩阵分解方法,来预测未来的学生考试成绩并自动对考题进行模式分类,同时设计新的算法对建模中遇到的非凸优化问题进行求解。在模拟数据和真实的美国SAT考试数据上进行的实验发现,新方法不仅可以准确地预测学生的考试表现,而且能够将考题按照知识点进行自动模式分类。实验结果表明,新的方法相比经典方法在结果的可解释性和估计精度方面有明显的提升。
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