[发明专利]在线教育平台中基于多维特征的习题个性化推荐方法

摘要

本发明公开了一种在线教育平台中基于多维特征的习题个性化推荐方法。包括如下步骤：1)基于在线教育平台上学习者的学习数据，获得学习者的学习特征；2)对习题进行数据分析，获得习题热度的排名，记录到题库中；3)对知识相关度进行数据分析，利用余弦相似度算法来计算出各个知识点的相关度；4)通过多维特征算法，将学习者的学习特征、习题热度和学习者与候选推荐习题之间的知识相关度这三个维度的因素进行线性综合，推荐给学习者个性化的习题。本发明利用大数据平台，对学习者数据进行多维度统计分析，进行个性化习题推荐，再将数据记录进入下次的分析数据作为反馈，进一步提高个性化推荐的准确性，从而提高学习者的学习能力和学习效率。

主权项

1.一种在线教育平台中基于多维特征的习题个性化推荐方法，其特征在于，包括如下步骤：1)基于在线教育平台上学习者的学习数据，获得学习者的学习特征；2)对习题进行数据分析，获得习题热度的排名，记录到平台的题库中；3)根据习题间的知识相关度构建一个习题相关网络；所述习题相关网络中，一个节点表示一个习题，节点之间的边表示两个习题之间的关联性，边的权重表示习题间知识相关度的高低，利用余弦相似度算法计算知识相关度；在习题相关网络的基础上，利用某学习者的学习数据构建一个习题相关子网络；所述习题相关子网络中，以该学习者为中心，与该学习者直接连接的是其正在学习和曾经学习过的习题，与这些习题相连接的是所有与这些习题存在较高知识相关度的候选推荐习题；在习题相关子网络的基础上，通过学习者正在学习和曾经学习过的习题与候选推荐习题之间的余弦相似度计算学习者与候选推荐习题之间的知识相关度；4)通过多维特征算法，将三个维度的因素进行线性综合，得到学习者与候选推荐习题之间的整体相关度，对所有候选推荐习题的整体相关度进行排名，推荐给学习者个性化的习题。