[发明专利]基于知识图谱的学习路径推荐方法、系统、计算机及介质

说明书

本发明公开了一种基于知识图谱的学习路径推荐方法，包括：获取课程知识点相关数据、学习者相关数据以及学习者学习环境相关数据；对所述课程知识点相关数据、学习者相关数据以及学习者学习环境相关数据进行清洗处理分析；根据清洗处理分析后的所述课程知识点相关数据构建课程知识点本体，进而根据所述课程知识点本体生成课程体系知识图谱；分别根据清洗处理分析后的所述学习者相关数据以及学习者学习环境相关数据构建学习者本体以及学习情景本体。本发明还公开了一种基于知识图谱的学习路径推荐系统、计算机设备及可读存储介质。采用本发明，能够解决现有大多数学习路径生成推荐方法存在的难题，从而向学习者精准地推荐个性化的学习路径。

技术领域

本发明涉及大数据领域，尤其涉及一种基于知识图谱的学习路径推荐方法、系统、计算机及介质。

背景技术

人工智能、大数据等信息技术的创新与发展，给传统教育带来了深刻的影响，智慧教育日益受到教育行业的关注。大数据驱动下的智慧教育对学生个性化管理和学校教学质量管理等方面起到着重要的推动作用。教育大数据，是指整合个人在整个受教育活动过程中产生的教育数据，并从海量的、复杂多样的教育数据中诊断现存教育教学问题、评估教学预测发展趋势、探索教育教学模式；客观了解学生现有的学科知识、学习动机、学习能力、发掘学习行为数据与学习效果间的隐性关联、实现精准的个性化教育，从而在提升教育管理质量、促进学生个性化管理、辅助高校科学化决策等方面的发挥重要作用。

大量的数据时代也随之带来了信息价值密度低的问题，面对海量的学习内容以及学习资源，学习者很难从海量信息中寻找适合自己所需要的知识以及适合自身的个性化学习路径。利用大数据技术设计和构建精准高效的学习路径推荐方法已成为国内外研究热点；目前市场上还没有真正的产品实现该功能需求，大多数路径生成推荐方法不能融合多源异构数据，无法细粒度地描述情景特征、学习者特征、学习内容特征以及隐形知识的缺失，从而导致难以真正地做到学习路径推荐的个性化。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于，提供一种基于知识图谱的学习路径推荐方法、系统、计算机及介质，能够解决现有大多数学习路径生成推荐方法存在的以上技术问题，从而向学习者精准地推荐个性化的学习路径。

为了解决上述技术问题，本发明提供了一种基于知识图谱的学习路径推荐方法，包括：获取课程知识点相关数据、学习者相关数据以及学习者学习环境相关数据；对所述课程知识点相关数据、学习者相关数据以及学习者学习环境相关数据进行清洗处理分析；根据清洗处理分析后的所述课程知识点相关数据构建课程知识点本体，进而根据所述课程知识点本体生成课程体系知识图谱；分别根据清洗处理分析后的所述学习者相关数据以及学习者学习环境相关数据构建学习者本体以及学习情景本体，进而根据所述学习者本体以及学习情景本体生成学习者画像知识图谱；根据所述课程体系知识图谱以及学习者画像知识图谱并结合混合推荐算法生成学习者个性化的学习路径，其中，所述混合推荐算法包括协同过滤、知识图谱路径、知识嵌入以及遗传算法。

优选地，所述获取课程知识点相关数据、学习者相关数据以及学习者学习环境相关数据的步骤包括；获取校园环境中的异构数据，其中，所述异构数据包括教务数据、学工数据、图书馆数据、学科数据、在线课程数据、上网数据以及网络爬取数据；根据所述异构数据提取课程知识点相关数据、学习者相关数据以及学习者学习环境相关数据。