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申请/专利权人：重庆邮电大学
申请日：2024-06-07
公开（公告）日：2024-07-05
公开（公告）号：CN118297154A
主分类号：G06N5/022
分类号：G06N5/022;G06F40/30;G06F18/23
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.07.23#实质审查的生效;2024.07.05#公开
摘要：本发明涉及一种融合学习场景的可解释学习路径推荐方法，属于教育信息化领域。该方法包括：使用K‑prototype算法挖掘与学习者知识水平相关的个性化特征，对相同学习偏好的学习者进行聚类，形成个性化表征；使用邻域标定的图注意力网络建模知识图谱中实体以及实体间的语义关系，表征知识图谱语义信息，并采用深度优先搜索算法对知识图谱进行遍历，获得候选学习路径集；使用多约束算法，从学习场景驱动出发，将候选学习路径集与学习者进行匹配，通过聚合学习者特征信息与知识图谱的语义信息，完成可解释的学习路径推荐。
主权项：1.一种融合学习场景的可解释学习路径推荐方法，该方法具体包括以下步骤：S1：学习者表征阶段：采用K-prototype算法挖掘学习者与历史用户间数据的深层次关联，解决学习者特征属性数据缺失的问题，生成与学习者知识水平相关的个性化向量表征，为学习者与学习路径的匹配提供基础；S2：学习路径集生成阶段：使用NCGAT网络聚合实体语义信息，得到清除了噪音的知识图谱，通过深度优先搜索算法遍历知识图谱，获得从起始学习对象和目标学习对象之间的所有路径，构成候选学习路径集；S3：可解释学习路径推荐阶段：使用学习场景契合度和学习者匹配度两个因素来综合衡量待推荐的学习路径的质量，进而形成“学习场景+学习者”的可解释方法。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆邮电大学 一种融合学习场景的可解释学习路径推荐方法
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