[发明专利]基于在线测试结果大数据分析的学习路径推荐方法及系统

权利要求书

1.基于在线测试结果大数据分析的学习路径推荐方法，其特征是，包括以下步骤：

构建以知识节点、知识节点间关联关系组成的知识图谱，在线测试题以知识图谱为依据生成；

获取在线测试的评价结果以及在线测试知识点的分布数据，对分布数据通过加权融合法融合整理后根据评价结果计算得到错题点分布概率、正题点分布概率；

根据模糊综合评价法对错题点分布概率、正题点分布概率计算同一知识点的评价值，将评价值为负值的知识点作为初始推荐点；

根据初始推荐点在知识图谱中通过基于属性的随机游走方法搜索匹配错题节点、错题节点间存在关联关系的关联节点以及节点之间的关联关系，得到初始推荐路径；

将初始推荐路径中的由评价值为正值且超过预设阈值的知识节点构成的分支路径过滤，得到最优推荐路径。

2.根据权利要求1所述的基于在线测试结果大数据分析的学习路径推荐方法，其特征是，所述初始推荐点具体为：

以评价负值的知识点为中心在知识图谱搜索匹配直接关联节点，将中心知识点、对应的直接关联节点集合形成链域的初始推荐点。

3.根据权利要求1所述的基于在线测试结果大数据分析的学习路径推荐方法，其特征是，所述最优推荐路径具体为：

根据学习层次逻辑对各个初始推荐点进行分级处理，以初始级至最终级的学习思路将最优推荐路径分解为多个单向学习路径。

4.根据权利要求3所述的基于在线测试结果大数据分析的学习路径推荐方法，其特征是，所述最优推荐路径具体为：

根据同级之间的学习时间顺序对多个单向学习路径进行排序，以排序序列逐一完成单个单向学习路径学习。

5.根据权利要求4所述的基于在线测试结果大数据分析的学习路径推荐方法，其特征是，所述最优推荐路径具体为：

以初始级至最终级方向，选择第一个同一层级中包含所有单向学习路径的至少一个初始推荐点作为排序同级。

6.基于在线测试结果大数据分析的学习路径推荐系统，其特征是，包括：

知识图谱构建模块(101)，用于构建以知识节点、知识节点间关联关系组成的知识图谱，在线测试题以知识图谱为依据生成；

评价结果处理模块(102)，用于获取在线测试的评价结果以及在线测试知识点的分布数据，对分布数据通过加权融合法融合整理后根据评价结果计算得到错题点分布概率、正题点分布概率；

推荐点选取模块(103)，用于根据模糊综合评价法对错题点分布概率、正题点分布概率计算同一知识点的评价值，将评价值为负值的知识点作为初始推荐点；

推荐路径集成模块(105)，用于根据初始推荐点在知识图谱中通过基于属性的随机游走方法搜索匹配错题节点、错题节点间存在关联关系的关联节点以及节点之间的关联关系，得到初始推荐路径；

最优路径筛选模块(106)，用于将初始推荐路径中的由评价值为正值且超过预设阈值的知识节点构成的分支路径过滤，得到最优推荐路径。

7.根据权利要求6所述的基于在线测试结果大数据分析的学习路径推荐系统，其特征是，所述推荐点选取模块(103)包括链域集成单元(104)；所述链域集成单元(104)，用于以评价负值的知识点为中心在知识图谱搜索匹配直接关联节点，将中心知识点、对应的直接关联节点集合形成链域的初始推荐点。

8.根据权利要求6所述的基于在线测试结果大数据分析的学习路径推荐系统，其特征是，所述最优路径筛选模块(106)包括路径分解单元(107)；所述路径分解单元(107)，用于根据学习层次逻辑对各个初始推荐点进行分级处理，以初始级至最终级的学习思路将最优推荐路径分解为多个单向学习路径。

9.根据权利要求8所述的基于在线测试结果大数据分析的学习路径推荐系统，其特征是，所述推荐路径集成模块(105)还包括路径排序单元(108)；所述路径排序单元(108)，用于根据同级之间的学习时间顺序对多个单向学习路径进行排序，以排序序列逐一完成单个单向学习路径学习。

10.根据权利要求9所述的基于在线测试结果大数据分析的学习路径推荐系统，其特征是，所述推荐路径集成模块(105)还包括排序定位单元(109)；所述排序定位单元(109)，用于以初始级至最终级方向，选择第一个同一层级中包含所有单向学习路径的至少一个初始推荐点作为排序同级。