一种面向在线评测平台的用户兴趣和能力挖掘方法技术

本发明专利技术涉及用户兴趣和能力挖掘方法的技术领域，尤其是涉及一种面向在线评测平台的用户兴趣和能力挖掘方法，其包括：1)利用用户的历史行为数据，使用一种新颖的双模式马尔科夫主题模型来自动学习在线网站中题目的主题和用户的兴趣；2)通过步骤1)学习到的兴趣特征，进一步采用一种基于竞争的能力模型来刻画问题的难度和用户的能力。本发明专利技术是第一次对在线评测平台中用户的兴趣和能力建模，不仅量化了用户的学习行为，识别出用户在学习过程中的两种行为模式，而且量化了平台中的问题在不同兴趣维度上的难度分布，实验证明本发明专利技术在三个重要的任务—主题挖掘、能力预测和问题推荐中取得很好的效果。

A User Interest and Ability Mining Method for Online Evaluation Platform

The invention relates to the technical field of user interest and ability mining method, in particular to a user interest and ability mining method oriented to online evaluation platform, which includes: 1) using user's historical behavior data, using a novel dual-mode Markov topic model to automatically learn the topic of an online website. And the user's interest; 2) Through step 1) learning the interest characteristics, we further adopt a competency-based model to describe the difficulty of the problem and the user's ability. The invention is the first time to model the user's interest and ability in the online evaluation platform. It not only quantifies the user's learning behavior, identifies two kinds of user's behavior patterns in the learning process, but also quantifies the difficulty distribution of the problems in the platform in different interest dimensions. The experiment proves that the invention has three important tasks- Subject mining, capability prediction and problem recommendation have achieved good results.

【技术实现步骤摘要】
一种面向在线评测平台的用户兴趣和能力挖掘方法
本专利技术涉及用户兴趣和能力挖掘方法的
，尤其是涉及一种面向在线评测平台的用户兴趣和能力挖掘方法。
技术介绍
目前，互联网的浪潮推动了旨在使得教育资源更容易获取的在线教育服务的快速发展。作为在线教育服务的一种形式，在线评测系统(OnlineJudgeSystem，简称OJ)近年来广泛应用于编程、数学、工作面试等多个领域，比如MOOC，Coursera等。在线评测系统提供大量的、快速增长的题目并且自动检测，是无指导的自学习平台。在传统的课程设计中，主题与难度是和题目相关的两个重要因素。题目的展现形式往往是按照页面和题号简单排列，由于题目是快速生成和加载的，所以往往并没有题目的标注。简单的按照页面呈现题目很难快速找到相关的资源。比如新手想要找一些适合自己难度的题目，需要花费很长时间，一个专注于做“动态规划”问题的人也很难快速找到自己想做的题目，所以如何快速的获取题目的主题和难度面临挑战。目前比较传统的解决主题和难度有以下几种方法：(1)通过专业领域的专家或者有经验的教师进行手工标注主题和难度。(2)基于传统的主题模型(LDA)学习主题特本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种面向在线评测平台的用户兴趣和能力挖掘方法，其特征在于，包括：1)利用用户的历史行为数据，使用一种新颖的双模式马尔科夫主题模型来自动学习在线网站中题目的主题和用户的兴趣；2)通过步骤1)学习到的兴趣特征，进一步采用一种基于竞争的能力模型来刻画问题的难度和用户的能力。

【技术特征摘要】
1.一种面向在线评测平台的用户兴趣和能力挖掘方法，其特征在于，包括：1)利用用户的历史行为数据，使用一种新颖的双模式马尔科夫主题模型来自动学习在线网站中题目的主题和用户的兴趣；2)通过步骤1)学习到的兴趣特征，进一步采用一种基于竞争的能力模型来刻画问题的难度和用户的能力。2.根据权利要求1所述的面向在线评测平台的用户兴趣和能力挖掘方法，其特征在于，步骤1)中的所述历史行为数据包括两种行为数据：一种是用户做题序列三元组，包括题目、时间戳和评判标签；另一种是能力比较三元组，包括用户1、用户2和题目背景，第一个用户表示是胜利者，为了保持一致性，规定题目是一种特殊的用户。3.根据权利要求1所述的面向在线评测...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵鑫，张文慧，张明，
申请(专利权)人：中国人民大学，杭州暄暄科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11