一种基于元关系的课程推荐方法技术

本发明专利技术公开了一种基于元关系的课程推荐方法，通过定义构造多实体关系自对称元路径和关联关系自对称元图的元关系来获取异构信息的丰富实体语义信息表达，考虑到元关系的多实体关系性、关联关系性和自对称性，并设计适用于元关系的关联性度量算法，将关联性信息作为边特征和实体节点特征输入到图卷积神经网络并进行特征融合，获得关于推荐对象(用户)和推荐物品(课程)的最终实体表示，最后采用实体表示作为用户偏好和课程特征进行矩阵分解，得到用户对于课程较为准确的评分矩阵，由此进行课程推荐。程推荐。程推荐。

【技术实现步骤摘要】
一种基于元关系的课程推荐方法


[0001]本申请属于教育课程推荐领域，特别涉及一种基于元关系的课程推荐方法。

技术介绍

[0002]近年来，大规模在线开放课程(Massive Open Online Courses，简称MOOCs)逐渐成为了一种全球性的新兴教育模式，通过面向全球开放在线资源提供新的教育机会。面对大量的在线教育课程，学生需要进行选课，但是不恰当的课程选择会降低学生在线教育平台上课的积极性，出现学生在某一门课程的学习过程中中途辍学，从而导致在线课程的完成率极低，无法吸引学生在平台上持续高效的学习。因此，为了吸引学生的兴趣，是非常有必要向学生推荐适合的课程。
[0003]公开号为CN109977264A的专利专利技术申请介绍了一种基于元路径相似度的用户推荐方法、系统、服务器及存储介质。该方法通过构建用户与直播间的异构网络，并统计用户观看时长，计算直播间相似度贡献系数，得到用户间的相似度，该方法考虑了观看时长，得到待推荐用户的相似用户，并将相似用户观看的直播间推荐至待推荐用户，能够快速给直播间待推荐用户推荐热门直播。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于元关系的课程推荐方法，应用于在线课程平台向用户推荐课程，其特征在于，所述基于元关系的课程推荐方法，包括：根据在线课程平台的历史记录数据获取实体和实体关系，构建网络模式图来描述实体间的异构关系，从网络模式图中提取用户的多实体关系自对称元路径和课程的多实体关系自对称元路径，以及关于用户的关联关系自对称元图和关于课程的关联关系自对称元图；根据多实体关系自对称元路径、关联关系自对称元图的实体关系集合中的每对实体关系，通过对等行为连接原则，获取交互信息，并计算得到对应的可交换信息，对可交换信息进行归一化度量处理得到关联信息；将每个关联信息作为一个图，输入到图卷积神经网络GCN得到关于用户实体表示和课程实体表示，采用注意力机制对用户表示和课程表示进行融合，得到最终的用户表示和课程表示；使用矩阵分解来获得所述最终的用户表示和课程表示对应的用户对课程的评分矩阵，根据评分高低对用户进行课程推荐。2.根据权利要求1所述的基于元关系的课程推荐方法，其特征在于，所述计算得到对应的可交换信息，包括计算多实体关系自对称元路径的可交换信息和计算关联关系自对称元图的可交换信息；其中，计算多实体关系自对称元路径的可交换信息，计算公式如下：其中，计算多实体关系自对称元路径的可交换信息，计算公式如下：表示第n条多实体关系自对称元路径MRSMP
n
对应的可交换信息，表示第n条多实体关系自对称元路径MRSMP
n
对应的交互信息左半对称部分；其中，计算关联关系自对称元图的可交换信息，计算公式如下：其中，计算关联关系自对称元图的可交换信息，计算公式如下：表示第m个关联关系自对称元图ARSMG
m
的可交换信息，表示第m个关联关系自对称元图ARSMG
m
对应的交互信息左半对称部分；表示第m个关联关系自对称元图ARSMG
m
中图结构部分可交换信息的Hadamard乘...

【专利技术属性】
技术研发人员：郝鹏翼，李雅丽，白琮，
申请(专利权)人：浙江工业大学，
类型：发明
国别省市：