关键词:
知识图谱
推荐系统
余弦相似度
图数据库
摘要:
随着教育信息化的不断推进,网络学习资源的迅猛增长,各类习题推荐系统层出不穷,然而大部分的习题推荐系统中存在推荐模式单一,针对性不强、效率不高等问题,无法根据学生的具体需求和能力水平进行个性化精准推荐,从而导致学习者学习效率低下.针对这类问题,本文提出一种基于知识图谱的个性化习题推荐方法.将知识图谱、用户行为和协同过滤算法相结合,通过余弦相似度算法和用户行为构建用户和题目的关系图谱,使用自然语言处理构建学科知识图谱,从知识点之间的关系、题目之间的相似度和用户答题集多个维度实现用户的个性化推荐.实验结果表明,基于知识图谱的多维度推荐模式能够有效地提高习题推荐的精度和学习效率,推荐相关题目的准确率能够达到在90%以上,可作为一种重要的辅助学习手段,提高学习者的学习效率.