【摘 要】
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随着网络通信技术的发展,教育相关搜索产生海量的时间序列数据,这些数据反应了公众集体对教育相关事业的看法和感情倾向,有效挖掘数据中的信息对我国教育事业有着重要意义。然而教育搜索时间序列数据具有规模大、价值大、增长快的特点,不同数据间呈现相互独立和异质,反馈时间长导致了数据稀疏的特性。当前机器学习（ML）和复杂网络（CN）研究快速发展,在多个领域取得巨大成功,为教育时间序列数据的分析预测提供了有效的解
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随着网络通信技术的发展,教育相关搜索产生海量的时间序列数据,这些数据反应了公众集体对教育相关事业的看法和感情倾向,有效挖掘数据中的信息对我国教育事业有着重要意义。然而教育搜索时间序列数据具有规模大、价值大、增长快的特点,不同数据间呈现相互独立和异质,反馈时间长导致了数据稀疏的特性。当前机器学习（ML）和复杂网络（CN）研究快速发展,在多个领域取得巨大成功,为教育时间序列数据的分析预测提供了有效的解决思路。本文主要研究基于机器学习和复杂网络分析方法解决特定教育应用场景中的网络搜索时序数据趋势分析和预测问题。具体研究内容分为三方面:1.提出一种多源数据时空分析框架,融合了网络搜索数据和政府官方数据,能较好的挖掘出时序数据中的特征相关性。使用复函数法、熵权法、K-means++算法量化了四川省公众关注度对政府教育投入影响,提出了反馈灵敏及时的解决方案。有效避免数据壁垒导致的数据稀疏与孤岛性问题,为宏观教育政策效应评估和预测提供了一个简单的、可推广的模型,为决策机构更加高效的利用网络公众响应提供支持。2.提出一种基于复杂理论和传递熵的时序数据分析框架,融合了网络搜索数据和企业商业数据,有效挖掘复杂网络内部长期、动态的因果关系和影响。通过对我国城市级学区住房信息流的分析,结果表明政策改革对城市级学区住房信息系统影响显著但时间较短,网络搜索数据对学区房溢价有直接的因果影响,为利用互联网数据提取公众信息对政府和商业决策提供方法支持。3.提出一种基于机器学习的中国家长教育焦虑分析框架和先导指数,融合了网络时序数据与图数据,以获取大规模预测特征。通过比较分类梯度提升（Catboost）、自适应提升（Adaboost）、极端梯度提升（XGBoost）、轻量梯度提升（Lightboost）、随机森林（RF）、线性回归（LR）、门控循环单元结构（GRU）和长短期记忆网络（LSTM）这8种机器学习预测模型对家长教育焦虑指数的预测能力,得到短期预测效果最好的PCA-LSTM模型和中长期较好的PCA-GRU模型,并通过XGBoost-SHAP模型根据特征重要性分析和解释了该模型。实验结果表明,提出的分析框架在可更新序列数据集上提供了一个短期、中期和长期的未来趋势,获取了大规模公众心理和情绪,为教育公平实时动态分析提供支撑,为教育公平舆情风险防控提供预警信息。
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