摘要
本发明提出了一种基于多维数据融合的教育平台及其教育方法。属于创新创业教育技术领域，所述方法包括：获取数据源；提取出相关特征，形成特征向量并进行降维和融合；构建集成学习模型；通过长短期记忆网络架构，结合时间序列分析，对创业项目的未来发展趋势进行预测，并利用图神经网络对创业项目间的关联关系进行分析，识别潜在的风险传播路径；生成个性化的教学资源和建议。本发明通过LSTM‑GNN双引擎驱动，不仅解决了传统教育方法中动态预测与风险关联分析的瓶颈问题，还实现了从数据融合到决策支持的端到端优化，为创业教育提供了兼具前瞻性、精准性和可解释性的技术支撑。
