基于深度学习的学习风格识别方法、系统、介质及设备

本发明涉及学习风格识别技术领域，提供了基于深度学习的学习风格识别方法、系统、介质及设备，包括：获取学习者的学习行为特征，并通过预处理，得到嵌入特征，通过多层次的非负矩阵分解操作，逐步分解为非负矩阵分解因子特征，并通过自适应注意力融合机制将嵌入特征和非负矩阵分解因子特征进行融合，得到融合特征；其中，多层次的非负矩阵分解操作采用多层分解结构，且逐层次潜在因子递增；基于融合特征，通过深度分类网络，预测得到学习风格。提升了学习风格识别的准确性。