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一种基于机器学习的教育资源治理方法
摘要文本
本发明公开了一种基于机器学习的教育资源治理方法，属于数据处理技术领域，先从目标数据源中采集目标教育资源数据，再进行预处理，从而可以形成便于机器学习的数据，然后结合机器学习算法对预处理之后的目标教育资源数据进行特征识别以及异常分析，最后根据特征识别结果以及异常识别结果进行教育资源的治理，不仅能够避免人工治理存在的处理效率低的问题，还能够对不同的教育资源实现不同的数据治理效果。
申请人信息
- 申请人:成都工业学院
- 申请人地址:610000 四川省成都市花牌坊街2号
- 发明人: 成都工业学院
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种基于机器学习的教育资源治理方法 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202410138573.4 |
| 申请日 | 2024/2/1 |
| 公告号 | CN117668671A |
| 公开日 | 2024/3/8 |
| IPC主分类号 | G06F18/241 |
| 权利人 | 成都工业学院 |
| 发明人 | 邓颜蕙; 贺逸潇; 邓佳棋 |
| 地址 | 四川省成都市郫都区中信大道二段一号 |
专利主权项内容
1.一种基于机器学习的教育资源治理方法，其特征在于，包括：从至少一个目标数据源中采集目标教育资源数据，并对所述目标教育资源数据进行预处理，得到预处理之后的目标教育资源数据；通过机器学习算法对预处理之后的目标教育资源数据进行特征提取以及特征识别，得到目标教育资源数据所对应的特征识别结果；通过机器学习算法对预处理之后的目标教育资源数据进行异常识别，得到目标教育资源数据所对应的异常识别结果；根据所述目标教育资源数据所对应的特征识别结果以及异常识别结果，对目标教育资源数据进行数据治理，完成基于机器学习的教育资源治理。