[发明专利]一种基于学习者偏好建模的个性化学习资源推荐方法有效

专利信息
申请号: 202010110899.8 申请日: 2020-02-24
公开(公告)号: CN111460249B 公开(公告)日: 2022-09-09
发明(设计)人: 刘铁园;谭金丹;常亮;古天龙;李龙 申请(专利权)人: 桂林电子科技大学
主分类号: G06F16/951 分类号: G06F16/951;G06F16/9535;G06N3/04;G06N3/08;G06Q50/20
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 541004 广西*** 国省代码: 广西;45
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摘要: 发明提供的是一种基于学习者偏好建模的个性化学习资源推荐方法。其特征是:将从在线学习平台中获取学习者相关学习日志文件,包括学习者的历史课程注册记录、对应课程分数以及课程相关属性等数据作为输入数据,通过嵌入注意力机制来更好地获取学习者的历史课程偏好,将其作为自动编码器神经网络的编码输入,然后构建课程知识图谱获得课程先决知识关系,根据课程之间的关联性进行解码,最后计算出学习者学习目标课程的概率,根据概率由大到小来生成学习者的目标推荐列表,以此提高推荐结果的个性化和准确性。
搜索关键词: 一种 基于 学习者 偏好 建模 个性化 学习 资源 推荐 方法
【主权项】:
暂无信息
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