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一种知识图谱增强的在线评测系统习题推荐算法研究

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成果类型:
期刊论文
作者:
叶俊民;宋家琦;张珂;于爽
作者机构:
华中师范大学计算机学院,武汉 430079
[于爽; 叶俊民; 宋家琦; 张珂] 华中师范大学
语种:
中文
关键词:
习题推荐;学习分析;知识图谱;在线评测系统
期刊:
小型微型计算机系统
ISSN:
1000-1220
年:
2023
卷:
44
期:
11
页码:
2558-2565
基金类别:
国家社会科学基金后期项目(20FTQB020)资助;
机构署名:
本校为第一机构
院系归属:
计算机学院
摘要:
当前在线评测(OJ)系统中往往积累了大量的习题数据,学习者难以从海量习题数据中快捷、准确地识别出适合于自身的习题开展答题训练,只能大量地进行无差别刷题,习题与学习者的失配问题浪费了学习者大量的时间和精力,从而提升了学习者的学习成本、降低了学习效率.为此,本文提出了一种知识图谱增强的在线测评系统习题推荐算法,该方法结合了习题知识图谱,基于知识图增强推荐的多任务特征学习方法(MKR)模型完成习题推荐任务.首先,基于在线测评系统中的赛事集与习题知识体系构建习题知识图谱;其次,根据习题难度和学习者的能力水平,构建“学习者-习题”匹配矩阵;最后,利用交叉压缩单元...

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