【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于，尤其涉及一种面向人工智能教学的知识网络构建与推荐方法。
技术介绍
1、人工智能教育的课程资源呈现跨学科融合特性，随着在线教育平台的普及与mooc课程体系的发展，基础教育机构与高等院校积累了大量专业化教学资源，这为构建系统化知识体系、实现个性化学习路径规划奠定了基础。然而，人工智能课程内容的快速迭代与知识体系的多维关联特性，导致教学资源呈现碎片化形态，显著增加了学习者系统化掌握知识的难度。
2、当前教育领域普遍采用的关键词检索和学习资源推荐系统，主要依赖传统的文本匹配技术或协同过滤算法。这些现有技术存在两方面显著缺陷：其一是缺乏对人工智能领域知识网络的结构化建模，难以准确解析"机器视觉算法"与"图像特征提取技术"间的逻辑关联；其二是推荐机制单一化，无法根据学习者的知识掌握程度动态生成个性化学习路径。尤其在处理诸如"卷积神经网络在自然语言处理中的应用"这类涉及跨领域知识关联的复合型问题时，传统方法易出现语义理解偏差，导致推荐内容与用户实际需求匹配度不足，基于此，本专利技术设计了一种面向人工智能教学的知识网络构建与
<本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种面向人工智能教学的知识网络构建与推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种面向人工智能教学的知识网络构建与推荐方法，其特征在于，在步骤S1中，所述课程资源包括人工智能教育领域结构化课程数据库数据、半结构化教学材料数据及非结构化音视频资源，流程包括：
3.根据权利要求2所述的一种面向人工智能教学的知识网络构建与推荐方法，其特征在于，所述提取多维度特征的流程包括：
4.根据权利要求1所述的一种面向人工智能教学的知识网络构建与推荐方法，其特征在于，在步骤S2中，所述多维度特征描述包括特征维度数据和关联关系数...
【技术特征摘要】
1.一种面向人工智能教学的知识网络构建与推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种面向人工智能教学的知识网络构建与推荐方法，其特征在于，在步骤s1中，所述课程资源包括人工智能教育领域结构化课程数据库数据、半结构化教学材料数据及非结构化音视频资源，流程包括：
3.根据权利要求2所述的一种面向人工智能教学的知识网络构建与推荐方法，其特征在于，所述提取多维度特征的流程包括：
4.根据权利要求1所述的一种面向人工智能教学的知识网络构建与推荐方法，其特征在于，在步骤s2中，所述多维度特征描述包括特征维度数据和关联关系数据，特征维度数据是用于量化表征单一知识主体的特性参数，关联关系数据是用于描述存在教学逻辑关联的知识主体间的语义连接关系。
5.根据权利要求1所述的一种面向人工智能教学的知识网络构建与推荐方法，其特征在于，在步骤s3中，所述初始知识单元包含单体特征描述模型和跨实体关联模型，所述语义拓扑建模规则采用复合型知识表示结构，其中所述单体特征描述模型采用[知识主体，特征维度，量化值]三元组，所述跨实体关联模型采用[源知识主体，关联关系类型，目标知识主体]三元组。
6.根据权利要求2所述的一种面向人工智能教学的知识网络构建与推荐方法，其特征在于，在步骤s4中，所述向量化语义校准的过程具体包括：通过transe算法将知识主体映射至低...
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