[发明专利]一种基于多种实体关系的在线课程推荐方法

权利要求书

1.一种基于多种实体关系的在线课程推荐方法，其特征在于，所述基于不同实体关系的在线课程推荐方法系统，包括：

步骤1、获取在线课程平台中各实体的数据，所述各实体包括课程、用户、课程视频、教师、课程概念，从各实体的数据中提取各实体关系，采用标准化来预处理各实体关系得到各实体关系权重；

步骤2、将各实体及各实体关系权重构成一个实体关系图，根据预设的元路径来得到实体关系图的子图，将子图的邻接矩阵作为元路径邻接矩阵；

步骤3、从各实体的数据中获得用户实体和课程概念实体的内容特征；

步骤4、将所述用户实体和课程概念实体的内容特征和相应的元路径邻接矩阵，分别输入到所构建的基于社区结构的图卷积神经网络中学习潜在的实体表示，得到不同元路径下的实体表示；

步骤5、将用户和课程概念在不同元路径下的实体表示，分别输入到所构建的特征融合函数，然后得到用户和课程概念最终实体表示；

步骤6、结合用户最终实体表示和课程概念最终实体表示，最终输出用户对每个课程的评分矩阵，然后根据评分矩阵，从大到小排序，向用户推荐课程。

2.根据权利要求1所述的基于多种实体关系的在线课程推荐方法，其特征在于，所述从各实体的数据中获得用户实体和课程概念实体的内容特征，包括：

将不同的课程概念组成一个语料库，语料库的大小为n₁，用one-hot编码的形式构建二维矩阵，每一行代表一个课程概念，每列的数值为0或1，课程概念语料库所构成的二维矩阵大小为n₁×n₁，n₁表示语料库中课程概念的数量，再通过维度为n₁×d₁的神经网络进行降维操作，d₁表示降维的维度，d₁＜n₁，得到课程概念的内容特征

同理对用户实体进行上述操作，得到用户实体的内容特征n₂表示用户的个数，d₂表示降维的维度，d₂＜n₂。

3.根据权利要求1所述的基于多种实体关系的在线课程推荐方法，其特征在于，所述将各实体及各实体关系权重构成一个实体关系图，根据预设的元路径来得到实体关系图的子图，将子图的邻接矩阵作为元路径邻接矩阵，包括：

步骤2.1、将各实体及各实体关系权重构成一个实体关系图，所述实体关系图表示为G＝{V，E}，其中V是各实体的集合，E是各实体关系权重的集合，其中为用户与课程的关系，为用户与课程视频的关系，为用户与教师的关系，为用户与课程概念的关系；

步骤2.2、从实体关系图中设计所需要的元路径，得到元路径的集合MP＝{MP₁，MP₂，MP₃......，MP_l}，l表示元路径的个数；

步骤2.3、根据所得到的元路径，在实体关系图上连接所有相关的实体，得到子图，根据子图形成元路径的邻接矩阵，矩阵中的值为两个实体之间边对应的实体关系权重，重复进行上述操作，直到得到所有元路径所对应的邻接矩阵