[發明專利]一種教育信息推薦方法、裝置及系統

在審

• 申請號: 201910317236.0
• 申請日: 2019-04-19
• 公開（公告）號: CN110134875A
• 公開（公告）日: 2019-08-16
• 發明（設計）人: 張大步;史玉回
• 申請（專利權）人: 南方科技大學
• 主分類號: G06F16/9536
• 分類號: G06F16/9536;G06Q50/20
• 代理公司: 廣州嘉權專利商標事務所有限公司 44205
• 代理人: 唐致明;洪銘福

1.一種教育信息推薦方法，其特征在于，包括步驟：

獲取學習者的網絡訪問記錄并構建對應的學習網絡；

基于所述學習網絡產生隨機的節點序列；

表征所述節點序列以獲得對應的表征向量；

基于協同過濾算法處理所述表征向量以得到學習者針對于資源的評分，根據評分建立推薦列表。

2.根據權利要求1所述的一種教育信息推薦方法，其特征在于，所述網絡訪問記錄包括對資源的網絡連接行為的記錄，以所述學習者對所述資源的網絡連接行為作為節點，根據網絡連接行為的發生順序連接不同的節點以形成學習者的向量，疊加若干學習者的向量，以節點間的連接次數作為節點間的權值的設置基礎，結合所述節點和所述權值以構建對應的學習網絡。

3.根據權利要求1所述的一種教育信息推薦方法，其特征在于，基于Node2vec算法表征所述節點序列以獲得對應的表征向量。

4.根據權利要求1所述的一種教育信息推薦方法，其特征在于，所述協同過濾算法包括處理公式：

其中，w_ji是節點序列i和節點序列j的表征向量的余弦相似性，r_ui是學習者u對資源i的評分，β^di為評分的時間衰減系數，i是學習者u訪問的資源，N(u)為網絡訪問記錄，S(j,K)是與資源i最相似的K個資源，p_uj為學習者u對資源j的評分。

5.根據權利要求1所述的一種教育信息推薦方法，其特征在于，基于TOP-K算法處理所述評分以建立推薦列表。

6.根據權利要求2所述的一種教育信息推薦方法，其特征在于，還包括步驟：

根據預設的處理規則處理所述資源以獲取涉及學習的資源，標記其為學習資源，以所述學習者對所述學習資源的網絡連接行為作為節點，根據網絡連接行為的發生順序連接不同的節點以形成學習者的向量，疊加若干學習者的向量，以節點間的連接次數作為節點間的權值的設置基礎，結合所述節點和所述權值以構建對應的學習網絡。

7.根據權利要求5所述的一種教育信息推薦方法，其特征在于，根據推薦列表和學習者的實際選擇資源計算評價參數，根據評價參數修改表征計算參數和協同過濾參數，其中，所述評價參數包括準確率、召回率和nDCG，所述表征計算參數用于計算表征向量，所述協同過濾參數用于協同過濾算法。

8.根據權利要求6所述的一種教育信息推薦方法，其特征在于，所述根據預設的處理規則處理所述資源包括：

基于關鍵字從所述資源中提取包含所述關鍵字的資源，排除不包含所述關鍵字的資源，所述關鍵字包括學科名稱、教育機關名稱、算法名稱、姓名和科學術語。

9.一種教育信息推薦裝置，其特征在于，包括：

建模單元，用于獲取學習者的網絡訪問記錄并構建對應的學習網絡；

模擬單元，用于基于所述學習網絡產生隨機的節點序列；

處理單元，用于表征所述節點序列以獲得對應的表征向量；

評分單元，用于基于協同過濾算法處理所述表征向量以得到學習者針對于資源的評分，根據評分建立推薦列表。

10.一種教育信息推薦系統，其特征在于，包括：

數據采集端，用于獲取學習者的網絡訪問記錄；

網絡構建模塊，用于根據網絡訪問記錄構建對應的學習網絡；

網絡表征模塊，用于基于所述學習網絡產生隨機的節點序列，表征所述節點序列以獲得對應的表征向量；

協同過濾模塊，用于基于協同過濾算法處理所述表征向量以得到學習者針對于資源的評分，根據評分建立推薦列表；

包括輸入組件和輸出組件的前端展現模塊。