买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

摘要：本发明公开了一种基于知识图谱的网络学习资源分析及个性化推荐方法，属于学习资源分析推荐方法技术领域，具体包括以下步骤：S1、构建网络学习资源知识图谱；S2、网络学习资源分析；S3、学习者画像分析；S4、网络学习资源个性化推荐；本发明融合了学科知识、学习资源、学习策略的个性化教育知识图谱模型及其构建技术，基于知识图谱的学习资源概念链接、分析与评价技术以及知识图谱与学习目标的学习者知识体系评估模型和学习路径智能规划，实现了以学习者个性化兴趣和需求驱动为中心的精准知识推送和个性化学习资源与学习策略推荐。

主权项：1.一种基于知识图谱的网络学习资源分析及个性化推荐方法，其特征在于，具体包括以下步骤：S1、构建网络学习资源知识图谱：利用元数据抽取方法对非结构化学科知识进行研究，解决教育领域由于语料不足，标注语料匮乏的问题，在已有的各领域教学资源的知识图谱的基础上，利用迁移学习方法实现网络学习资源知识图谱的构建；S2、网络学习资源分析：基于S1中所构建的网络学习资源知识图谱，利用激活扩散理论对网络学习资源知识图谱中各领域的教学资源进行建模，得到能够代表相应领域知识点的向量模型，同时通过层次化深度网络对其进行特征选择；S3、学习者画像分析：采集学习者学习分析数据，依据所采集的学习分析数据，实现学习者画像的构建及实时动态更新，并通过对学习者画像的分析得出学习者的学习资源需求；S4、网络学习资源个性化推荐：结合S2与S3中所得内容，基于知识点中心度和动态异质信息网络的学习路径推荐方法对学习者进行智能学习路径规划，同时根据S3中所得的学习者画像实现网络学习资源的精准推送与个性化推荐；S4中所述基于知识点中心度的学习路径推荐方法具体指：知识点中心度可动态调整，在对知识点的中心度进行评估时，同时考虑知识点网络节点的度值和贡献值，基于知识点度值和贡献值，提出一种知识点中心度计算模型，其计算公式为：Ci＝AZiQ1式中，Ci表示节点的中心度；A为评估系数矩阵，表示知识点自身及各阶邻居节点对知识点i的重要性的贡献程度；Zi为知识点i的度值与贡献值评估指标矩阵，包含知识点i及各阶邻居节点的度值与贡献值；Q为指标权重矩阵，对于度值与贡献值中心度计算方法，保留根据贡献值计算中心度中的同阶邻居节点对节点i中心度贡献量的计算方法，即： 式中，为节点i的m阶邻居节点集对节点i的中心度总贡献量，为节点i的m阶邻居节点集中节点j的值；故式公式1中度值与贡献值评估指标矩阵Zi可表示为： 式中，第一列元素为度值，第二列元素为贡献值，由于度值与贡献值的取值范围不同，每个指标的意义与计量单位也不同，会导致数据的量级不同，对度值与贡献值评估指标矩阵Zi做归一化处理；对Zi中的度值与贡献值采用归一化公式： 式中，为归一化后的指标值，由计算出归一化度值与贡献值评估指标矩阵Z′i，令A＝[α，β，β2，…，βm]，Ci＝AZiQ，由此节点i的中心度可表达为Ci＝AZ′iQ，即：Ci＝[α，β，β2，...，βm]·Z′i·Q5综合考虑知识点本身及m阶邻居节点在度值和贡献值的约束下的中心度，可以得到精确的结果；综上所述，基于度值与贡献值的知识点中心度的算法可概括为如下步骤：C1、根据有向无环图的拓扑结构，提取知识点i的1到m阶邻居节点集：C2、计算知识点i的各阶邻居的度值与贡献值，确定知识点i的度值与贡献值评估指标矩阵Zi；C3、针对Zi中的度值与贡献值做归一化处理，计算归一化后的度值与贡献值评估指标矩阵Z′i；C4、根据公式5计算出每个节点的中心度，输出Ci；S4中所述基于动态异质信息网络的学习路径推荐方法，具体包括以下步骤：D1、从知识图谱中抽取子图，构建一类有关学习者的学习资源的异质信息网络；D2、采用以对称元路径为指导的随机游走策略，充分挖掘D1中异质信息网络中语义关联所隐藏的复杂关系；D3、引入基于注意力机制的融合策略，将不同权重元路径产生的偏好特征有机融合；D4、通过联合优化矩阵分解模型和融合函数，利用属性信息解决可扩展性问题；D5、在真实大规模数据集上对D1～D4中提出的处理流程进行实验分析，进而构建基于动态异质信息网络的学习路径推荐模型。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 安徽农业大学 一种基于知识图谱的网络学习资源分析及个性化推荐方法