一种基于学习者画像和知识图谱的个性化学习资源推荐方法
申请号:CN202510997809
申请日期:2025-07-19
公开号:CN120892634A
公开日期:2025-11-04
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于学习者画像和知识图谱的个性化学习资源推荐方法,属于学习资源分析推荐方法技术领域。该方法通过分析学习者的学习兴趣、学习行为和学习状态等多维数据,构建全面学习者画像。同时构建包含课程、习题、关卡和知识点等知识单元及四种语义关系的教育知识图谱。利用学习者的自适应学习风格,指导项目、用户及模型相结合的多策略协同过滤推荐机制;并引入知识图谱,通过基于偏好传播思想的潜在偏好学习分析,以有效缓解数据稀疏问题。本发明适用于在线教育等领域,有助于提升学习者的学习效率和体验,并为学习者推荐学习资源个性化学习资源与学习策略。
技术关键词
学习资源推荐方法
教育知识图谱
画像
协同过滤推荐
知识点
关系
分析推荐方法
兴趣
数据
风格
代表
项目
关键词
机制
多策略
节点
语义特征