基于隐语义模型的多维动态自适应习题推荐方法
基本信息
| 申请号 | CN202111264020.6 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN113987348A | 公开（公告）日 | 2022-01-28 |
| 申请公布号 | CN113987348A | 申请公布日 | 2022-01-28 |
| 分类号 | G06F16/9535（2019.01）I;G06F16/335（2019.01）I;G06F16/36（2019.01）I;G06F40/30（2020.01）I;G06N20/00（2019.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 童庆;钟曦;赵晓静;任璘琨;陈诚;张琳梦 | 申请（专利权）人 | 万达信息股份有限公司 |
| 代理机构 | 上海领洋专利代理事务所（普通合伙） | 代理人 | 罗晓鹏 |
| 地址 | 200233上海市徐汇区桂平路481号20号楼5层 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明提供了基于隐语义模型的多维动态自适应习题推荐方法，包括构建并关联学科知识图谱以及学科知识题库；将学科知识题库试题形成分级题库，选定基础测试题进行测试；分析测试结果，运用后验概率判断该学生最有可能具有的期望反应模式，形成对该学生的认知结构；以学生认知结构为基础，结合传统机器学习中的逻辑回归算法和矩阵分解算法中的隐语义模型，添加代表该学生被忽略的属性的隐藏因子项，使用梯度下降法获得最后的题目预测模型。该技术方案基于隐语义算法从学生的答题情况抽取隐藏的特征信息，可以有效构建出学生对知识点掌握情况的预测模型；将自适应反馈与个性化推荐相结合，满足教育千人千面和因材施教的需求。 |
