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基于局部影响力与深层偏好传播的学生个性化学习推荐方法及装置
发布时间: 2023-10-19
来源: 科技服务团
基本信息
合作方式：
技术转让
成果类型：
发明专利
行业领域：
教育
成果介绍
本发明公开了一种基于局部影响力和深层偏好传播的学生个性化学习推荐方法及装置。首先，使用数据挖掘技术获取数据集信息和知识图谱信息。然后基于局部影响力与深层偏好传播思想进行推荐系统设计，根据所获学生历史学习数据推荐合适的课程学习路径和内容。推荐系统R首先通过将构建好的知识图谱进行偏好传播，然后利用知识图谱节点之间的节点影响力赋予节点局部影响力权重，根据节点权重进行知识图谱深层偏好传播以获得更深层次学生兴趣偏好，利用所获节点权重预测最终的点击概率#imgabs0#最后根据预测的点击概率推荐合适的课程学习路径和内容。相比现有技术，本发明方法可以有效提高学生个性化学习的效率，具有更强的实用性。
成果亮点
发明目的：针对现有技术中忽视学生对学习资源的掌握情况以及学习深度的问题，本发明提出了一种基于局部影响力与深层偏好传播的学生个性化学习推荐方法及装置，通过知识图谱的方法建立学生深层学习水平建模，提取不同资源与学生之间的联系，建立学生个性化学习推荐方法。
团队介绍
此技术是淮阴工学院李翔研发，淮阴工学院，位于江苏省淮安市，宗旨和业务范围是“培养高等学历人才，促进社会发展。工学类、理学类、经济学类、管理学类、文学类、法学类、艺术学类和农学类学科本科学历教育工程硕士研究生学历教育相关科学研究技术开发继续教育专业培训学术交流与咨询服务会议展览服务”。
成果资料
产业化落地方案
成果综合评价报告
评价单位：- (-) 评价时间：2023-11-10
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