[發明專利]在線學習的知識點排序方法和裝置

在審

• 申請號: 201910871978.8
• 申請日: 2019-09-16
• 公開（公告）號: CN110599377A
• 公開（公告）日: 2019-12-20
• 發明（設計）人: 白羽;李曉寒;鄧宏鐘;鄧燁;王濤;尹剛;祁明澤;余躍;張洋
• 申請（專利權）人: 中國人民解放軍國防科技大學
• 主分類號: G06Q50/20
• 分類號: G06Q50/20;G06F16/9535;G06F16/9538
• 代理公司: 43225 長沙國科天河知識產權代理有限公司
• 代理人: 段盼姣

本申請涉及一種在線學習的知識點排序方法、裝置、計算機設備和存儲介質。所述方法包括：解析在線學習中包含的知識點，構建知識點的依存關系網絡，獲取在線學習的試題信息，解析試題信息中包含的知識點，構建知識點的協同關系網絡，根據依存關系網絡和協同關系網絡，構建多層關系網絡，根據多層關系網絡中節點的重要性，對知識點重要性進行排序。采用本方法能夠提高知識點排序的準確性，從而提高知識點推送的準確性。

技術領域

本申請涉及計算機技術領域，特別是涉及一種在線學習的知識點排序方法、裝置、計算機設備和存儲介質。

背景技術

隨著計算機網絡技術的迅速發展，為教學與網絡相結合的教育方式提供了有力支撐，編程平臺逐漸擺脫了本地化的限制，各種在線編程學習平臺相繼出現在人們視野中。在線編程學習與其他自然學科學習不同，其他自然學科可以對單一知識點進行檢測，然而編程學習是一個知識重組和融合的過程，因此無法借鑒其他自然學科的在線學習平臺的對于知識點個性化推薦的方式。

目前，在線編程平臺的知識點是基于知識網絡或者知識圖譜，然而知識網絡和知識圖譜無法表達出知識點的分散性和隱含性的特點，從而導致知識點個性化推薦不準確。

發明內容

基于此，有必要針對上述技術問題，提供一種能夠解決現有在線編程平臺知識點推薦不準確問題的在線學習的知識點排序方法、裝置、計算機設備和存儲介質。

一種在線學習的知識點排序方法，所述方法包括：

解析在線學習課程中包含的知識點，構建知識點的依存關系網絡；

獲取在線學習課程的試題信息，解析所述試題信息中包含的知識點，構建所述知識點的協同關系網絡；

根據所述依存關系網絡和所述協同關系網絡，構建多層關系網絡；

根據所述多層關系網絡中節點的重要性，對所述知識點重要性進行排序。

在其中一個實施例中，還包括：根據在線學習課程中包含的知識點，構建知識點的節點集合；根據各個知識點的依存關系，構建知識點的依存邊集合；根據所述節點集合和所述邊集合，構建知識點的依存關系網絡。

在其中一個實施例中，還包括：獲取在線學習課程的試題信息，解析所述試題信息中包含的知識點；根據所述試題信息中包含的知識點，確定各個知識點的協同關系；根據所述協同關系，構建知識點的協同邊集合；根據所述節點集合和所述協同邊集合，構建所述知識點的協同關系網絡。

在其中一個實施例中，還包括：根據所述依存關系網絡中的依存邊集合以及所述協同關系網絡中的協同邊集合，構建邊集合；根據所述邊集合和所述節點集合，構建多層關系網絡。

在其中一個實施例中，還包括：根據預先設置的節點排序算法對所述多層關系網絡中的每一層中的節點進行重要性排序，得到第一層網絡對應的第一指標值向量和第二層網絡的第二指標值向量；所述第一指標值向量和所述第二指標值向量中每個元素是對應節點的指標重要值；對所述第一指標值向量和所述第二指標值向量進行加權，得到所述多層關系網絡的指標值向量；根據所述指標值向量，對所述知識點重要性進行排序。

在其中一個實施例中，所述節點排序算法為度中心性算法；還包括：根據預先設置的度中心性算法，確定所述多層關系網絡中的每一層中節點的鄰居節點數量；針對每一層，根據鄰居節點數量，對節點進行重要性排序；分別得到第一層網絡對應的第一指標值向量和第二層網絡的第二指標值向量；所述第一指標值向量和所述第二指標值向量中每個元素是對應節點的指標重要值；對所述第一指標值向量和所述第二指標值向量進行加權，得到所述多層關系網絡的指標值向量；根據所述指標值向量，對所述知識點重要性進行排序。