[发明专利]基于多维度信息和知识网络的在线教育系统资源推荐方法

说明书

本发明提供基于多维度信息和知识网络的在线教育系统资源推荐方法，包括以下步骤：构建精准在线教育系统；设计知识网络管理引擎；基于知识网络管理引擎搭建知识网络；依托于知识网络，以知识元为单位，多渠道构建资源库；资源库支持以知识元为单位存储的资源单元；根据资源单元特征和用户使用统计特征对资源单元的质量进行量化，获取资源单元的质量量化特征；获取资源单元的可用性量化特征；根据资源单元的质量量化特征和资源单元的可用性量化特征，计算资源单元的推荐指数；根据学习者聚焦点不同，进行资源单元排序的动态调整。本发明依据资源单元排序，区分热点资源和非热点资源，提升用户体验，减少在线学习系统的建设及运维成本。

技术领域

本发明属于在线教育资源推荐技术领域，具体为基于多维度信息和知识网络的在线教育系统资源推荐方法。

背景技术

随着通信网络的普及、网络带宽的显著提升、智能终端的推广及其它相关配套技术的快速发展与成熟，在线教育获得了越来越多家长与同学的认可。目前，已越来越多的在线教育网站提供各种网络课程资源给学生和家长使用。

现有主流在线教育系统的资源一般按照科目与年级进行划分。这些资源组织较为无序，资源粒度较粗，与学习知识点的关联度不够。系统依据整个平台的热度统计信息给资源评分，将评分排名最为靠前的几个资源推荐给用户。这些热度排名统计的是整体用户的兴趣点，与某个具体用户的关联度较弱，造成这些系统所推荐资源与具体学习者自身学习能力及情况往往不能很好地匹配。

还有一些在线教育平台支持根据用户浏览记录进行相似推荐。但相似性推荐往往给用户推荐了重复、冗余或者不适用的资源，未能真正解决向学习者有效提供指导性的下一步学习资源的问题。目前，用户尚无法从在线教育系统中获得进阶式、精准、细粒度的资源推荐。

发明内容

为了解决现有在线教育系统所存在的问题，本发明提供基于多维度信息和知识网络的在线教育系统资源推荐方法，该推荐方法可应用到一个在线精准学习系统，利用知识网络引擎管理知识网络；基于知识网络进行资源搭建，依托知识网络，资源单元服务于知识元；根据资源多项指标信息，量化资源可用性；依据资源可用性，多粒度个性化推荐学习资源单元，展示学习资源单元个性化排序和推荐结果；优化资源存储，提高系统的响应速度和并发处理能力。

本发明所采用的技术方案如下：基于多维度信息和知识网络的在线教育系统资源推荐方法，包括以下步骤：

S1、构建精准在线教育系统，所构建的在线教育系统包括知识网络管理引擎、知识网络、基于角色的用户管理子系统、由不同资源者提供的围绕知识网络中的知识元而构建的资源单元；所有资源单元形成系统教学资源；

其中，知识元包括知识点、知识子网及知识点簇，知识子网包含以知识点集为起点或终点所涉及的所有学习路径下其它知识点及这些知识点之间的关系，知识点簇由一系列未能形成直接连通的知识子网的知识点构成；

知识点按照系统设定的关系与其关联的知识点连接，形成三维的知识网络；

S2、设计知识网络管理引擎，用于实现知识点的加入、删除、修改；知识元的标注；知识点与知识元的存储；资源单元与知识元的关联；

S3、基于知识网络管理引擎搭建知识网络；

S4、依托于知识网络，以知识元为单位，多渠道构建资源库；资源库支持以知识元为单位存储的资源单元；

S5、根据资源单元特征和用户使用统计特征对资源单元的质量进行量化，获取资源单元的质量量化特征；

S6、获取资源单元的可用性量化特征；

S7、根据资源单元的质量量化特征和资源单元的可用性量化特征，计算资源单元的推荐指数；

S8、根据学习者聚焦点不同，进行资源单元排序的动态调整。