[发明专利]一种基于隐式属性和隐式关系挖掘的知识点推荐方法在审
| 申请号： | 201711107927.5 | 申请日： | 2017-11-10 |
| 公开（公告）号： | CN107885846A | 公开（公告）日： | 2018-04-06 |
| 发明（设计）人： | 朱海萍;田锋;吴轲;刘雨;李一人;陈妍;郑庆华 | 申请（专利权）人： | 西安交通大学 |
| 主分类号： | G06F17/30 | 分类号： | G06F17/30;G06Q30/06 |
| 代理公司： | 西安通大专利代理有限责任公司61200 | 代理人： | 徐文权 |
| 地址： | 710049 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 一种 基于 属性 关系 挖掘 知识点 推荐 方法 | ||
1.一种基于隐式属性和隐式关系挖掘的知识点推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：
1)获取网络学习者的隐式属性；
2)获取网络学习者之间的隐式关系；
3)根据步骤1)获取得到的网络学习者的隐式属性构建隐式兴趣因子矩阵C；
4)根据步骤2)获取的网络学习者之间的隐式关系构建网络学习者的隐式关系矩阵R；
5)基于步骤3)构建的隐式兴趣因子矩阵C及步骤4)构建的网络学习者的隐式关系矩阵R进行协同过滤推荐，获取满足用户偏好的知识点，然后将满足用户偏好的知识点推荐给用户，完成基于隐式属性和隐式关系挖掘的知识点推荐。
2.根据权利要求1所述的基于隐式属性和隐式关系挖掘的知识点推荐方法，其特征在于，所述网络学习者的隐式属性包括网络学习者对学习平台选择的偏好，网络学习者对网络学习时间段的偏好以及网络学习者通过拖动、暂停视频表现出的对某个知识点的感兴趣度。
3.根据权利要求2所述的基于隐式属性和隐式关系挖掘的知识点推荐方法，其特征在于，网络学习者对学习平台的选择偏好度为：
其中，pi为网络学习者i在该门课程学习中使用PC端平台的日志数量，Ti为网络学习者i在该门课程学习中所有日志数量，s为该门课程所有学习者的数量。
4.根据权利要求2所述的基于隐式属性和隐式关系挖掘的知识点推荐方法，其特征在于，一天中网络学习者对网络学习时间段的偏好度为其在一个完整学期中在该门课程的学习过程中，倾向在白天学习的程度，即
其中，di为网络学习者i在该门课程学习过程中白天的日志数量；
一周中网络学习者对网络学习时间段的偏好度为网络学习者在一个完整学期中在该门课程的学习过程中，倾向在周内学习的程度，即
其中，wi为网络学习者i在该门课程学习中周内平均每天学习的日志数量，ti为网络学习者i在该门课程学习中一周内平均每天学习的日志数量。
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