[发明专利]基于大数据的智慧学习知识点挖掘方法及系统

说明书

本申请提供一种基于大数据的智慧学习知识点挖掘方法及系统，可以先获取智慧学习做题系统中与当前做题用户对应的目标做题活动大数据中的试卷作答行为数据，进而可以对试卷作答行为数据进行图结构嵌入，从而得到该试卷作答行为数据对应的图结构嵌入矢量，并可以依据图结构嵌入矢量确定该试卷作答行为数据的知识点掌握数据，在此基础上，依据知识点掌握数据以及用户学习薄弱画像生成目标学习诊断画像，可以通过对试卷作答行为数据的深度特征表达以及对当前做题用户的学习诊断画像构建来决策试卷作答行为数据的目标知识点，从而提高相关用户的学习知识点挖掘的准确性，进而提高试题序列推荐的准确性。

技术领域

本申请实施例涉及大数据技术领域，具体而言，涉及一种基于大数据的智慧学习知识点挖掘方法及系统。

背景技术

随着信息技术和网络技术的飞速发展，学习平台的应用也变得越来越广泛。学习平台是指利用人工智能技术将传统的教育过程进行数字化处理，达到以学生为中心的教育目的。学习平台的优势是便捷、高效，可以将学习空间进行拓展，对于时间和空间受限的学生来说，具有很大的帮助。同时，学习平台的内容也更为丰富，可以将多种学科知识进行集成，提供个性化、差异化的学习路径，帮助学生快速掌握知识点，并随时随地进行试卷推送和做题数据分析，以便于通过数字化的手段对做题数据进行挖掘分析。然而，现有的试题推送方案通常是基于各个知识点的大范围的错题数量排序来进行一些粗略的薄弱知识点的挖掘，难以针对单个学生在学习过程中可能存在的薄弱知识点环节进行更加针对性的试题推送，因此，如何提高相关用户的学习知识点挖掘的准确性，进而后续提高试题序列智能推荐的准确性，是所属技术领域亟待解决的技术问题。

发明内容

为了至少克服现有技术中的上述不足，本申请实施例的目的在于提供一种基于大数据的智慧学习知识点挖掘方法及系统。

依据本申请实施例的一个方面，提供了一种基于大数据的智慧学习知识点挖掘方法，包括：

获取智慧学习做题系统中与当前做题用户对应的目标做题活动大数据中的试卷作答行为数据，对所述试卷作答行为数据进行图结构嵌入，生成所述试卷作答行为数据对应的图结构嵌入矢量，依据所述图结构嵌入矢量确定所述试卷作答行为数据的知识点掌握数据，所述知识点掌握数据用于表示所述当前做题用户针对各个知识点的掌握程度值；

获取所述当前做题用户的过往用户做题日志，从所述过往用户做题日志中获取与所述当前做题用户对应的过往试卷作答行为数据以及过往薄弱知识点分布，依据所述过往试卷作答行为数据以及所述过往薄弱知识点分布所对应的过往学习诊断画像，确定所述当前做题用户的用户学习薄弱画像；所述过往试卷作答行为数据是依据所述当前做题用户作答过的过往做题活动大数据获得的，所述过往薄弱知识点分布是依据所述当前做题用户针对所述过往做题活动大数据所产生的过往薄弱知识点获得的；

依据所述知识点掌握数据以及所述用户学习薄弱画像，生成目标学习诊断画像，从目标试卷知识图谱中获取与所述目标学习诊断画像匹配的目标知识点，将所述目标知识点在所述目标试卷知识图谱中对应的试题序列作为所述试卷作答行为数据的第一加强学习知识点对应的试题序列下发至所述当前做题用户。

在第一方面的一种可能的实施方式中，所述获取智慧学习做题系统中与当前做题用户对应的目标做题活动大数据中的试卷作答行为数据，对所述试卷作答行为数据进行图结构嵌入，生成所述试卷作答行为数据对应的图结构嵌入矢量，包括：

获取与当前做题用户对应的目标做题活动大数据，从所述目标做题活动大数据中获取由所述当前做题用户作答的试卷作答行为数据，调度与所述试卷作答行为数据对应的图神经网络；所述图神经网络包括用于进行作答关系向量嵌入的第一嵌入单元、用于进行试题关联向量嵌入的第二嵌入单元以及用于进行知识点向量嵌入的第三嵌入单元；