[发明专利]基于RankNet-transformer的知识图谱个性化学习路径推荐方法在审
| 申请号： | 202110548964.X | 申请日： | 2021-05-19 |
| 公开（公告）号： | CN113239209A | 公开（公告）日： | 2021-08-10 |
| 发明（设计）人： | 张媛媛;刘云翔 | 申请（专利权）人： | 上海应用技术大学 |
| 主分类号： | G06F16/36 | 分类号： | G06F16/36;G06F16/9535;G06K9/62 |
| 代理公司： | 上海汉声知识产权代理有限公司 31236 | 代理人： | 胡晶 |
| 地址： | 200235 上海*** | 国省代码： | 上海;31 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于RankNet‑transformer的知识图谱个性化学习路径推荐方法，该方法包括构建知识模型构建和推荐模型。在知识模型构建中，通过课程知识点图谱的构建和认知模型对知识测试的分析结果，构建盲区知识点图谱。在推荐模型中，使用RankNet算法和Transformer算法实现盲区知识点的重排序，再采用拓扑排序方法遍历重排序序列与盲区知识点图谱，生成最终的知识点推荐序列。本发明提高了推荐结果的精准性，适应学习者的认知顺序。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 ranknet transformer 知识 图谱 个性化 学习 路径 推荐 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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