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基于知识点的个性化试题推荐方法

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通过个性化试题推荐,来对在线学习用户实现全面性的评估.个性化试题推荐的关键思想就是构建每个用户的知识点的知识图谱,即Skill-Graph,以通过挖掘丰富的历史试题成绩和网络中可用的对知识点掌握情况,全面建模那些在线学习用户的各项能力进行评估的能力.首先开发一种基于自适应门机制的双向LSTM-CRF神经网络的知识实体提取方法.接着为了提高提取的知识实体的可靠性,设计了一种基于实体-URL图上的标签传播方法,该实体-URL图是根据百度搜索引擎的查询日志中的点击数据构建的.此外,抽取知识实体之间的上位词-下位词关系,并通过利用具有广泛上下文特征训练的分类器来构建知识图谱.最后,提出了一种基于知识点的个性化试题推荐方法,以提高的用户学习效率和优越性.
Grayscale Photograph Coloring Method Based on Generating Antagonistic Network

王启亮、刘镇

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江苏科技大学计算机学院 镇江 212003

知识点 数据挖掘 知识图谱 推荐系统

2022

10.3969/j.issn.1672-9722.2022.05.029

计算机与数字工程
中国船舶重工集团公司第七0九研究所

计算机与数字工程

CSTPCD
影响因子：0.355
ISSN：1672-9722
年,卷(期)：2022.50(5)
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