【技术实现步骤摘要】
基于多维度信息和知识网络的在线教育系统资源推荐方法
[0001]本专利技术涉及知识网络
，具体来说，涉及基于多维度信息和知识网络的在线教育系统资源推荐方法。
技术介绍
[0002]随着信息技术迅速发展，特别是从互联网到移动互联网，创造了跨时空的生活、工作和学习方式，使知识获取的方式发生了根本变化。教与学可以不受时间、空间和地点条件的限制，知识获取渠道灵活与多样化。
[0003]在线教育顾名思义，是以网络为介质的教学方式，通过网络，学员与教师即使相隔万里也可以开展教学活动；此外，借助网络课件，学员还可以随时随地进行学习，真正打破了时间和空间的限制，对于工作繁忙，学习时间不固定的职场人而言网络远程教育是最方便不过的学习方式。
[0004]在线教育系统的资源一般按照科目与年级进行划分。由于知识网络的数据链的资源数量太过庞大，这些资源组织较为无序，资源粒度较粗，与学习知识点的关联度不够，这使得用户难以从海量的学习资源中寻找到与自己需求高匹配的学习资源。
[0005]针对相关技术中的问题，目前尚未提出有效
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.基于多维度信息和知识网络的在线教育系统资源推荐方法，其特征在于，该在线教育系统资源推荐方法包括以下步骤：S1、构建在线网络学习推荐系统，导入用户的基础信息并关联多网络学习平台；S2、设计知识网络管理引擎，并初步筛选用户的基础信息；S3、基于知识网络管理引擎搭建知识网络，聚合多网络学习平台；S4、将筛选用户的基础信息对应分配至多网络平台中；S5、采用AdaBoost算法更新多网络平台中用户的基础信息的权重，根据更新的权重对多网络平台中用户的基础信息再分配；S6、系统输出分配结果并反馈至用户，用户接收分配信息后进行业务处理；S7、在线网络学习推荐系统接收用户的处理结果反馈，并更新用户的基础信息的分配结果；S8、若更新用户的基础信息的分配结果，则进行延迟队列异常补偿处理。2.根据权利要求1所述的基于多维度信息和知识网络的在线教育系统资源推荐方法，其特征在于，所述构建在线网络学习推荐系统，导入用户的基础信息并关联多网络学习平台还包括以下步骤：S11、利用在线网络学习推荐系统收集用户的基础信息，并将用户基础信息中信息缺失以及虚假信息进行清洗；S12、将互联网中的若干网络学习平台进行归拢；S13、将清洗后的用户信息通过在线网络学习推荐系统与网络学习平台进行关联。3.根据权利要求2所述的基于多维度信息和知识网络的在线教育系统资源推荐方法，其特征在于，所述在线网络学习推荐系统包括知识网络管理引擎、知识网络、用户管理系统及知识网络中构建的资源单元。4.根据权利要求1所述的基于多维度信息和知识网络的在线教育系统资源推荐方法，其特征在于，所述用户的基础信息包括：学习者学习能力标识、学习者资源偏好标识、学习者课程标识及学习者浏览资源统计标识。5.根据权利要求1所述的基于多维度信息和知识网络的在线教育系统资源推荐方法，其特征在于，所述采用AdaBoost算法更新多网络平台中用户的基础信息的权重，根据更新的权重对多网络平台中用户的基础信息再分配还包括以下步骤：S41、将用户的基础信息分配成若干训练样本，每一个训练样本，初始化时赋予同样的权值w＝1/N，其中，w表示权值，N为样本总和；S42、进行多次迭代，m＝1，2
…
N，m表示迭代次数；S43、迭代完成后，组合弱分类器。6.根据权利要求5所述的基于多维度信息和知识网络的在线教育系统资源推荐方法，其特征在于，所述初始化时赋予同样的权值的表达公式如下：D1＝(w
11
，w
12
，w
13
，...w
1i
...，w
1N
)，其中，D1表示用户的基础信息中第一次迭代每个样本的权值；w为权值，i为非零自然数，N为样本总数。
7.根据权利要求6所述的基于多维度信息和知识网络的在线教育系统资源推荐方法，其特征在于，所述进行多次迭代还包括以下步骤：S421、使用具有权值分布D
m
(m＝1,2,3
...
【专利技术属性】
技术研发人员：孙德龙，
申请(专利权)人：南京领星科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。