关键词:
课程知识图谱
知识抽取
TextRank
Neo4j
摘要:
大数据的时代背景下,知识的组织与管理越来越受到人们的关注。为了帮助学生理清知识点之间的关系,提升学习效率,基于爬虫等技术获取与计算机网络课程相关度较高的CSDN、百度百科等网页数据,并结合教材、教辅等资料形成多源的课程数据集,采用半自动的构建方法,依据混合的原则,构建课程本体模式,通过Python实现基于改进的TextRank算法、Apriori算法、依存句法分析等方法的知识抽取,利用Neo4j进行知识存储,运用InteractiveGraph工具实现知识可视化,形成可供在线登录访问、知识搜索的课程知识图谱。通过课程知识图谱展示课程知识点及知识点之间的关系,以期帮助学生理清繁杂的知识点,提升学生的学习质量,同时,为同类型的课程知识图谱建设提供一条可行的路线以供参考。