一种基于异构超图的知识概念推荐方法技术

本发明专利技术公开了一种基于异构超图的知识概念推荐方法，包括：1）构建异构信息网络表示学习者行为数据，定义异构信息网络数据集中的节点和关系；2）对步骤1）得到的异构信息网络进行超图构造，并将构造的超图分解为用于信息传递的子超图；3）利用基于变换器的双向编码模型生成节点的特征嵌入并进行降维；4）将步骤2）分解后的子超图和步骤3）降维后的节点的特征嵌入通过超图卷积层和自注意力层进行特征学习，得到学习者嵌入和概念嵌入；5）根据步骤4）得到的学习者嵌入和概念嵌入计算它们之间的相似度。本发明专利技术能够利用超图训练得到高质量的适应于知识概念推荐任务的节点表示，从而提升知识概念推荐的准确率。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及概念推荐领域，特别涉及一种基于异构超图的知识概念推荐方法。

技术介绍

1、近几年来，在线学习已成为一种流行的学习模式。学习者主要通过大规模开放式在线课程平台(moocs)进行在线学习任务。为了提升学习者学习体验，大多数在线学习平台为学习者提供了课程推荐的服务，但直接推荐课程会忽略学习者对于概念的掌握程度从而导致高辍学率。知识概念推荐能够从更细粒度的角度缓解这一问题，并结合学习者的知识结构背景向他们提供更好的学习者体验。

2、当前国内外学者对于知识概念推荐已经展开了相关研究。大多数都是基于异构图卷积的方法对概念做推荐。传统的图卷积的主要思想在于递归地通过成对关系边来传递信息，这也导致了它难以对复杂关系和动态变化建模，同时它在信息传播过程中可能面临信息丢失的问题，难以捕获全局信息。超图结构可以自然地表示异构实体之间复杂的信息，但统一超图结构过于庞大，对计算机硬件带来极大挑战，而且构建的超图关联矩阵也会由于成对关系变得稀疏不堪。

技术实现思路

1、本专利技术的目的是克服现有技术缺陷，提供一本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于异构超图的知识概念推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于异构超图的知识概念推荐方法，其特征在于，所述步骤1)包括以下步骤：

3.根据权利要求2所述的一种基于异构超图的知识概念推荐方法，其特征在于，所述步骤2)包括以下步骤：

4.根据权利要求1所述的一种基于异构超图的知识概念推荐方法，其特征在于，所述步骤3)包括以下步骤：

5.根据权利要求1所述的一种基于异构超图的知识概念推荐方法，其特征在于，所述步骤4)包括以下步骤：

6.根据权利要求5所述的一种基于异构超图的知识概念推荐方法，其特征...

【技术特征摘要】

1.一种基于异构超图的知识概念推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于异构超图的知识概念推荐方法，其特征在于，所述步骤1)包括以下步骤：

3.根据权利要求2所述的一种基于异构超图的知识概念推荐方法，其特征在于，所述步骤2)包括以下步骤：

4.根据权利要求1所述的一种基于异构超图的知识概念推荐方法，其特征在于，所述步骤3)包括以下步骤：

5.根据权利要求1所述的一种基于异构超图的知识概念推荐方法，其特征在于，...

【专利技术属性】
技术研发人员：李云，王彬彬，魏李婷，朱毅，
申请(专利权)人：扬州大学，
类型：发明
国别省市：