[发明专利]一种电网技能培训的资源关联关系自动更新方法及系统

说明书

本发明公开了一种电网技能培训的资源关联关系自动更新方法及系统，所述方法包括从预先构建的电网岗位技能培训知识库中获取所有学员的学习路径数据作为事物集；基于所述改进的FP‑Growth算法构建FP树生成频繁项集，得到满足置信度的培训资源间的关联关系；调整所述置信度和支持度；输出关联关系以及每条规则的置信度；基于所述关联关系以及每条规则的置信度，修改电网岗位技能培训知识库中培训资源间的关联关系，完成电网岗位技能培训知识库的动态更新，本发明通过引入兴趣值系数，考虑访问频次和访问程度，可以将学员对培训资源的喜爱程度计入关联关系的挖掘中，提升准确性和实用性。

技术领域

本发明涉及一种电网技能培训的资源关联关系自动更新方法及系统，属于电网技能培训技术领域。

背景技术

电网职业技能培训具有培训内容多、知识点零散且技能水平要求高等特点。目前缺少一套行之有效的培训知识管理手段，知识点多以各类规程文档、操作流程、管理制度、培训教材、课件等资源形式存在。一方面，同一知识点的培训资源不集中，相关知识点的培训资源间并无关联；另一方面，同一培训资源可能涵盖多个知识点；同时，可能出现学员访问某培训资源后，发现该资源并不合适而退出访问的情况；即学员对资源的访问程度是否完整同样能够体现学员对培训资源的喜爱程度；但是，传统FP-Growth算法挖掘用户兴趣，只能得出该资源是否被某学员访问，而无法记录被该学员访问多少次，以及每次的访问程度。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术中的不足，提供一种电网技能培训的资源关联关系自动更新方法及系统，在生成频繁项集时，引入兴趣值系数，考虑访问频次和访问程度，可以将学员对培训资源的喜爱程度计入关联关系的挖掘中，提升准确性和实用性。

为达到上述目的，本发明是采用下述技术方案实现的：

第一方面，本发明提供了一种电网技能培训的资源关联关系自动更新方法，包括：

从预先构建的电网岗位技能培训知识库中获取所有学员的学习路径数据作为事物集，采用改进的FP-Growth算法的支持度算法，得到满足支持度的培训资源生成FP项头表；

基于所述改进的FP-Growth算法构建FP树生成频繁项集，得到满足置信度的培训资源间的关联关系；

调整所述置信度和支持度，使得所述改进的FP-Growth算法能够给出合适的输出结果；

基于所述改进的FP-Growth算法输出关联关系以及每条规则的置信度；

基于所述关联关系以及每条规则的置信度，修改电网岗位技能培训知识库中培训资源间的关联关系，完成电网岗位技能培训知识库的动态更新。

进一步的，所述改进的FP-Growth算法，计算公式为：

其中，i为培训资源，T_i为全部访问完成需用时，u为学员，n为学员共访问培训资源的次数，t_u,i,k为第k次访问该资源用时，t_u,i,k/T_i为第k次访问程度，l_u,i为学员u对于培训资源i的兴趣值系数。

进一步的，学员u对于培训资源i的支持度S'_u,i＝l_u,i，当S'_u,i＜1时，表征学员对该培训资源并不是真正喜爱；而当S'_u,i＞1时，则表征该培训资源是具有反复学习价值的好资源。

进一步的，从预先构建电网岗位技能培训知识库中获取所有学员的学习路径数据，包括：

构建电网岗位技能培训知识库；

将培训资源链接在相关的知识节点上；

按照培训资源关联关系，形成初始培训资源关联关系；