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申请/专利权人：华中师范大学
摘要：一种基于图神经网络的知识结构预测方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，其中，该方法，包括：获取用户的学习概念图；计算学习概念图中每个节点的文本分别与专家词典中各文本的文本相似度，获取最大的文本相似度作为每个节点的语义相似度；根据学习概念图中节点的语义相似度和学习概念图的节点结构特征进行图增强表示，得到学习概念图的节点增强表示；将学习概念图的节点增强表示和概念图的邻接矩阵进行串联得到的输入向量输入至基于图神经网络构建的知识结构预测模型，得到用户的知识结构预测结果。上述基于图神经网络的知识结构预测方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质可以客观、准确、高效地对学习者的知识结构进行预测。
主权项：1.一种基于图神经网络的知识结构预测方法，其特征在于，所述方法包括：获取用户的学习概念图，所述学习概念图包括存在连接关系的多个节点；计算所述学习概念图中每个节点的文本分别与专家词典中各文本的文本相似度，获取最大的文本相似度作为每个所述节点的语义相似度；提取所述学习概念图的节点结构特征；根据所述学习概念图中节点的语义相似度和所述学习概念图的节点结构特征进行图增强表示，得到所述学习概念图的节点增强表示；将所述学习概念图的节点增强表示和所述概念图的邻接矩阵进行串联，得到输入向量，将所述输入向量输入至基于图神经网络构建的知识结构预测模型，得到所述用户的知识结构预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华中师范大学 基于图神经网络的知识结构预测方法、装置、设备及介质
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