基于深度學習的教育數(shù)據(jù)分類方法

摘要： 大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷發(fā)展和數(shù)據(jù)泄露事件的頻繁發(fā)生,催生了保護教育行業(yè)數(shù)據(jù)安全的迫切需求。教育行業(yè)的個人教育和成長的精準數(shù)據(jù)具有極高的價值,因此對教育數(shù)據(jù)實施保護已迫在眉睫。針對這一問題,文章提出了基于深度學習的教育數(shù)據(jù)分類方法。首先,根據(jù)數(shù)據(jù)管理主體的不同,定義個人數(shù)據(jù)、機構(gòu)數(shù)據(jù)和業(yè)務數(shù)據(jù)3個類別；其次,提出一種基于字詞向量結(jié)合的Bi-LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡模型,實現(xiàn)教育數(shù)據(jù)分類的自動化... （共7頁）