[发明专利]一种知识点重要度计算方法及装置

权利要求书

1.一种知识点的重要度计算方法，其特征在于，包括如下步骤：

获取所有或部分知识点，作为知识点集合；

确定所述知识点集合中任意两个知识点之间的有向关系强度，得到知识点的关联度信息；

利用所述关联度信息进行迭代，确定所述知识点集合中每个知识点的重要度信息。

2.根据权利要求1所述的知识点的重要度计算方法，其特征在于，所述利用所述关联度信息进行迭代，确定所述知识点集合中每个知识点的重要度信息的处理，包括

设置导航度的初始值；

将所述关联度信息与所述导航度的值进行迭代，确定权威度信息和所述导航度的最终值；

根据所述权威度信息和所述导航度的最终值，确定所述知识点集合中每个知识点的重要度信息。

3.根据权利要求2所述的知识点的重要度计算方法，其特征在于，所述根据所述权威度信息和所述导航度的最终值，确定所述知识点集合中每个知识点的重要度信息的处理，包括：

T_i＝A_i×H_i；

其中，知识点集合中每个知识点的重要度组成的重要度矩阵为T，H为导航度矩阵；A为权威度矩，这三个矩阵都是n行1列矩阵，n为知识点集合中知识点的数目；T_i为重要度矩阵T中的第i行元素的值，A_i为权威度矩阵A中的第i行元素的值，H_i为导航度矩阵H中的第i行元素的值，i＝1，…n；T_i＝A_i×H_i表示矩阵A中的第i行的值乘以矩阵H中第i行的值，得到矩阵T中第i行的值。

4.根据权利要求2所述的知识点的重要度计算方法，其特征在于，根据所述权威度信息和所述导航度的最终值，确定所述知识点集合中每个知识点的重要度信息的处理，包括

T_i＝A_i×H_i×r+e，i＝1，…，n；

其中，知识点集合中每个知识点的重要度组成的重要度矩阵为T，H为导航度矩阵；A为权威度矩阵，这三个矩阵都是n行1列矩阵，n为知识点集合中知识点的数目；T_i为重要度矩阵T中的第i行元素的值，A_i为权威度矩阵A中的第i行元素的值，H_i为导航度矩阵H中的第i行元素的值，r为比例系数，e为偏差校正系数。

5.根据权利要求2或3或4所述的知识点的重要度计算方法，其特征在于，将所述关联度信息与所述导航度的值进行迭代，确定权威度信息和所述导航度的最终值的处理，包括：

计算A＝M^TH，M为知识点集合中任意两个知识点之间的有向关系强度，H为导航度矩阵，A为权威度矩阵；

根据上式计算出的权威度矩阵A重新计算导航度矩阵H，H＝MA；

重复上述迭代过程，直到达到收敛条件，得到导航度矩阵H和权威度矩阵A的最终值。

6.根据权利要求2或3或4所述的知识点的重要度计算方法，其特征在于，将所述关联度信息与所述导航度的值进行迭代，确定权威度信息和所述导航度的最终值的处理，包括：

计算A＝M^TM^TH，M为知识点集合中任意两个知识点之间的有向关系强度，H为导航度矩阵，A为权威度矩阵；

根据上式计算出的新的权威度矩阵A重新计算导航度矩阵H，H＝MMA；

重复上述迭代过程，直到达到收敛条件，得到导航度矩阵H和权威度矩阵A的最终值。

7.根据权利要求5或6所述的知识点的重要度计算方法，其特征在于，所述收敛条件为：

迭代前后的矩阵C的相似度小于指定阈值，其中矩阵C为将矩阵A和矩阵H合并后的2n行1列的矩阵，n为所述矩阵A和矩阵H的行数

8.根据权利要求5或6所述的知识点的重要度计算方法，其特征在于，所述收敛条件为：

迭代前后的导航度矩阵H的相似度小于指定阈值或迭代前后的权威度矩阵A的相似度小于指定阈值。