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摘要：本发明公开了一种基于知识图谱的心理测验试题智能推荐方法及系统，本方案通过国内外的心理测验网站中的试题进行广泛收集，为试题推荐的数据积累大量的数据基础，通过对收集的试题进行特征提取和数据处理，根据处理结果构建图谱并输入智能推荐模型实现题目的智能推荐，解决了现有技术中依靠人工对每道题进行划分和推荐工作量大、效率低、容易出错的技术问题，并且本方案可以根据市场、客户需求确定拟测验的方向、主题和用途，例如用于劣汰的心理风险因素测验、用于了解受测者心理特征概貌的综合心理素质测验等，基于受测人群和智能推荐试题的关系，推荐出具有特异性的考察内容，针对不同受测人群，推荐出适用的试题素材。

主权项：1.一种基于知识图谱的心理测验试题智能推荐方法，其特征在于：包括以下步骤：获取与心理测验相关的原始数据，建立原始试题数据集；对所述原始试题数据集进行数据预处理得到待推荐试题集和对应的特征向量；对待推荐试题集进行分词处理，根据预设规则对分词处理后的待推荐试题集进行心理测评维度标注，根据标注结果对所述待推荐试题集设置对应的心理测评维度标签；基于所述心理测评维度标签、待推荐试题集和对应的特征向量构建试题智能推荐模型，包括：构建输入图谱：将预处理后的每个所述待推荐试题集创建为一个节点，每个节点的属性对应为待推荐试题特征向量；若两个所述待推荐试题集设置的所述心理测评维度标签适用于同一受测人群，则为两个心理测评维度标签创建一条边，所述边表示受测人群类型；根据创建的所有节点、心理测评维度标签和边构建输入图谱，表示节点集合，表示节点上的属性集合，表示节点上的标签集合，表示有标签的边的集合，表示所有边的类型的集合，表示所有节点类型的集合，表示边上的权重矩阵；基于所述心理测评维度标签、待推荐试题集和对应的特征向量构建试题智能推荐模型，还包括：根据所述输入图谱构建图谱编码器和图谱解码器，由所述图谱编码器和图谱解码器共同组成所述试题智能推荐模型，表示具有多种实体类型和多种关系类型的带属性的所述输入图谱，表示图谱编码器所有参数矩阵构成的参数向量，表示图谱编码器的最后一层的所有输出特征构成的矩阵，，表示图谱解码器所有参数矩阵构成的参数向量，，，，是图谱编码器的隐藏层层数，表示第个节点的图谱编码器在第层的输出特征，是第层的特征维度，是第层的未知权重参数矩阵；获取受测用户特征，将所述受测用户特征转换为向量表示输入所述智能推荐模型中进行分析，输出心理测验试题推荐结果，包括：步骤1：获取受测用户特征，包括受测用户类型和目标测评维度，使用预训练的词嵌入模型将受测用户特征转换为向量表示；步骤2：初始化图谱编码器、图谱解码器以及模型参数，并输入所述向量表示；步骤3：计算图谱编码器中任一节点对应的特征表示；步骤4：根据所述特征表示计算所述图谱编码器中用于节点分类的softmax层的输出以及损失；步骤5：根据所述特征表示计算所述图谱解码器中链路预测的softmax层输出以及损失；步骤6：计算总的目标损失；步骤7：采用梯度下降算法更新模型参数并优化所述步骤6中总的目标损失；步骤8：输出所述智能推荐模型中图谱编码器和图谱解码器的最优参数向量，得到用于节点分类和链路预测的网络，从而得到心理测验试题推荐结果；获取所述心理测验试题推荐结果中的心理测验题集进行项目分析、信度和效度的测试，确定最终入选的心理测验题集。

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