抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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アカデミックな性能の予測は,教育データマイニングにおける最も重要なタスクの1つであり,大量のオープンオンラインコース(M00Cs)と知的なツーリングシステムにおいて広く研究されている。アカデミックな性能は,人格,スキル,社会的環境,図書館書籍の使用のような要因によって影響を受けることができる。しかしながら,図書館書籍の利用が大学学生のアカデミックな業績にどのように影響を及ぼすかについてはまだ調査されておらず,学術的業績を予測するためのleloの歴史にも影響を与えることができるということはまだほとんど研究されていない。この目的のために,著者らは,学術的性能予測と図書館ブック推薦の相互強化のための教師つきコンテンツ認識行列因数分解を提案した。このモデルは,説明可能な次元縮小技術によるスパース性チャレンジを扱うだけでなく,学術的性能を予測する際に図書館の重要性を定量化する。最終的に,著者らは,1つの大学において,3つの連続した年のbooloの歴史と累積的なグレードポイントの平均値に関して,提案したモデルを評価した。結果は,提案したモデルが両方のタスクに関する競合するベースラインより優れていることを示して,アカデミックな性能は,ブートローン履歴から予測できるだけでなく,学生の図書館ブックの推薦も改善する。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】
