[发明专利]一种学习目标导向的知识链推荐方法

说明书

本发明公开了一种学习目标导向的知识链推荐方法，通过收集用户行为的历史信息，分析用户的兴趣偏好，构建出用户的兴趣模型；根据确定的学习目标，对用户兴趣模型中各个兴趣概念值与其对应的学习目标差异值作积，并按乘积值的大小排序，形成初步的推荐兴趣概念集；向用户推荐以初步推荐兴趣概念集中的知识点为链端、知识点的所有上位知识为节点的知识链。通过对用户兴趣建模，获取用户的兴趣信息，融合确定的学习目标，合理引导推荐内容的组织，从而推荐给用户由感兴趣的知识点生成的知识链，以帮助用户更好地理解该知识点的相关内容，提高用户的学习效果。

技术领域

本发明属于知识推荐领域，特别涉及了一种学习目标导向的知识链推荐方法。

背景技术

随着移动互联网、社交网络等高新网络技术的快速发展，全球范围内的信息分享与交流变得越加频繁，信息的传播速度、数据规模已经达到空前水平。海量的信息资源，会给用户造成信息过载的困扰，使得用户不得不从大量冗余的或者无关紧要的信息中，挑选出自己感兴趣的资讯内容。

为了解决信息洪流给用户带来的不便，知识推荐服务应运而生。知识推荐服务常常应用于图书馆、农业等领域，其主要通过收集用户行为等历史信息，分析用户的兴趣偏好，构建出用户的兴趣模型，以此向用户提供与用户兴趣一致或者与兴趣相近的知识内容，最终满足用户的兴趣需要。例如，通过收集鼠标点击、网页阅读时间等用户浏览行为，计算出各个网页主题概念的兴趣度权值，从而构建出用户的兴趣模型，最终向用户提供符合兴趣的内容信息。虽然现有的个性化知识推荐服务较好地考虑了用户兴趣需求，避免了用户从数据海洋中搜集知识的困扰，但在知识学习的个性化推荐中，用户兴趣建模方法、知识推荐机制等依然存在一些值得改进的地方。

发明内容

为了解决上述背景技术提出的技术问题，本发明旨在提供一种学习目标导向的知识链推荐方法，克服现有技术的不足，提高用户的学习效果。

为了实现上述技术目的，本发明的技术方案为：

一种学习目标导向的知识链推荐方法，包括以下步骤：

(1)通过收集用户行为的历史信息，分析用户的兴趣偏好，构建出用户的兴趣模型；

(2)根据确定的学习目标，对用户兴趣模型中各个兴趣概念值与其对应的学习目标差异值作积，并按乘积值的大小排序，形成初步的推荐兴趣概念集；

(3)向用户推荐以初步推荐兴趣概念集中的知识点为链端、知识点的所有上位知识为节点的知识链；知识链的生成是一个迭代过程，迭代获取知识点的上位概念，直到知识体系的根节点为止。

进一步地，在步骤(1)中，所述用户的兴趣模型包括用户兴趣模型表示模块、用户兴趣数据采集模块和用户兴趣更新模块；

在用户兴趣模型表示模块中，将面向用户需求的安全本体作为用户兴趣的表示形式，即将面向用户需求的安全本体充当用户的兴趣点，并利用本体中各概念间语义关系，维持兴趣点的关联，从而增强兴趣模型的表现能力；添加用户的学习目标，引导推荐给用户的知识类型，使得推荐给用户的知识是其急切需要的；

在用户兴趣数据采集模块中，在确定好用户兴趣行为指标、选择能够反应这些指标的移动终端行为之后，量化这些指标并计算用户对于某一概念的感兴趣程度；

在用户兴趣更新模块中，采用一种混合策略更新用户兴趣，一方面利用激活扩散算法，实现用户兴趣模型的及时更新，另一方面利用基于遗忘规律的兴趣衰减算法，实现用户兴趣模型中的兴趣概念值的衰减，从及时跟踪并反映用户兴趣模型的变化。