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一种基于知识追踪的个性化习题推荐方法及系统 

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申请/专利权人:西南科技大学

摘要:本申请公开了一种基于知识追踪的个性化习题推荐方法及系统,本发明使用了知识追踪和个性化推荐技术,借助深度神经网络基于学生答题数据构建深度知识追踪模型;利用矩阵分解和个性化推荐技术结合学生知识水平对学生进行习题推荐,本发明利用时域卷积网络和矩阵补全方法,解决了推荐过程中特征单一的问题,使得本发明在方面有着更的优点,该系统包括:数据预处理模块,知识追踪模块,个性化习题推荐模块;数据预处理模块用于对学生的历史答题数据进行筛选、清洗和归一化,以便进行对学生的知识水平建模。

主权项:1.一种基于知识追踪的个性化习题推荐方法,其特征在于,包括:对学生的现有知识水平进行建模,评估学生掌握知识点的程度;捕捉知识水平建模中的特征信息,利用知识追踪技术对学生下一次答题的知识水平进行预测;将学生的知识水平矩阵和题目知识点特征进行融合;利用相似度和融合的特征给学生推荐难度与其知识水平相当的试题。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 西南科技大学 一种基于知识追踪的个性化习题推荐方法及系统

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