文章摘要:随着“互联网+教育”的结合与发展，在线教学成为了当前的重要教学模式。研究表明，在线教学中的交互为学习者提供了有效且高效的帮助和支持，而得到对交互的评价反馈是实现高质量在线学习的关键。在线教学中的学习者与学习资源的交互构成了一个二分交互网络，而网络表示学习技术则是对网络建模和预测的强有力工具。基于上述分析提出基于二分交互网络表示学习的评价方法，该方法旨在结合二分交互网络的拓扑结构信息与节点之间的交互信息，通过对显式的交互行为和隐式的交互行为两部分进行建模以学习两种类型节点的低维向量表示，其中针对不同的交互类型采用了不同的权重。而后进一步优化模型流程，最终得到基于F-范数计算的交互评价结果。在真实公开的数据集上进行的学习者状态预测实验的结果证明了该方法的有效性。

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