【技术实现步骤摘要】
基于知识图谱的大学计算机基础习题推荐方法
本专利技术属于人工智能领域的一个重要方向，具体涉及一种基于知识图谱的大学计算机基础习题推荐方法。
技术介绍
随着信息技术的发展，互联网信息总量呈现爆炸性增长，同时也伴生了信息的组织结构松散等问题。传统的信息检索方式已经难以适应现状，知识图谱以其强大的语义处理能力与开放互连能力为解决这些问题提供了新的思路。大学计算机基础对于当代大学生是一门非常重要的基础课。这门课程包含计算机的起源与发展、硬件组成、操作系统、计算机网络、算法与数据结构、常用的办公软件操作等内容。通过学习大学计算机基础，学生对计算机可以有一个全面清楚的认识。由于大学计算机基础这门课程知识覆盖面广、知识点繁杂，学生在复习的时候短时间内难以入手。同时大学计算机基础作为一门公共基础课，每一个班级的学生数量多，任课教师难以通过分析每一个学生的错题从而对其薄弱的知识点进行梳理，以此制定适合该学生的复习方案。并且大多数学生因为自身对知识的掌握度不高，也难以从做错的习题中分析自己的知识盲区。因此形成一套可以自动从学生的错题中分析该学生...
【技术保护点】
1.基于知识图谱的大学计算机基础习题推荐方法，其特征在于，运用大学计算机基础知识点构建的知识图谱，使用图团体检测算法从知识点之间的关系结构上分析关联性，从而推荐与学生错误知识点关联性较高的知识点进行学习；通过中文分词提取习题语义特征构建word2vec模型，使用RWMD方法计算学生的错题与其他习题在内容上的相似度，选取相似度高的习题并进行推荐。/n
【技术特征摘要】
1.基于知识图谱的大学计算机基础习题推荐方法，其特征在于，运用大学计算机基础知识点构建的知识图谱，使用图团体检测算法从知识点之间的关系结构上分析关联性，从而推荐与学生错误知识点关联性较高的知识点进行学习；通过中文分词提取习题语义特征构建word2vec模型，使用RWMD方法计算学生的错题与其他习题在内容上的相似度，选取相似度高的习题并进行推荐。
2.根据权利要求1所述的基于知识图谱的大学计算机基础习题推荐方法，其特征在于，所述推荐方法具体包括以下步骤：
步骤1，读取学生的某一道错题；
步骤2，对步骤1中读取的学生的错题，在习题数据库中查询其对应的知识点，并在大学计算机基础知识图谱中查询与该知识点对应的节点P1；
步骤3，对步骤2中得到的节点P1，在大学计算机基础知识图谱中查询流入P1并且与其关系为包含关系的节点P2；
步骤4，对步骤3中得到的节点P2，在大学计算机基础知识图谱中查询从P2流出并且与其关系为包含关系的所有节点，定义为集合W1；
步骤5，对步骤3中得到的节点P2，在大学计算机基础知识图谱中查询流入P2并且与其关系为前驱关系的节点P3；
步骤6，对步骤5中得到的节点P3，在大学计算机基础知识图谱中查询从P3流出与其关系为包含关系的所有节点，定义为集合W2；
步骤7，对步骤4、步骤6中得到的节点的集合W1与W2，在大学计算机基础知识图谱中提取包含W1、W2中所有节点的图结构，并且依据图结构形成邻接矩阵；
步骤8，对步骤7中得到的邻接矩阵，使用图团体检测算法进行聚类分析，得到与步骤2中得到的节点聚为一类的节点集合，该集合中的节点对应的知识点即为与错误知识点关联性高的知识点；
步骤9，对步骤8得到的知识点，整合后推荐给学生；
步骤10，对习题数据库中的每道习题使用中文分词提取N个关键词，将N个关键词的集合作为每道习题的语义特征；
步骤11，构建word2vec模型并输入步骤10中提取的习题的语义特征进行训练，旨在得到每道习题的关键词词向量；
步骤12，使用RWMD算法计算学生错误的习题与其他习题之间的词移距离；
步骤13，在习题数据库中查询步骤8得到的知识点所对应的习题；
步骤14，将步骤13得到的习题整合后推荐给学生。
3.根据权利要求2所述的基于知识图谱的大学计算机基础习题推荐方法，其特征在于，所述步骤3中，节点分为两种类型，分别为知识面节点和知识点节点；...
【专利技术属性】
技术研发人员：朱磊，刘尧林，黑新宏，冯林林，吕泓瑾，张晋源，王一川，姬文江，孟海宁，
申请(专利权)人：西安理工大学，
类型：发明
国别省市：陕西;61
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