【摘 要】
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针对海量习题带来的信息过载导致学习针对性不强、效率不高等问题,提出了基于知识点层次图的个性化习题推荐算法(a personalized exercises Recommendation algorithm based
【基金项目】
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陕西省自然科学基金(No.2014JQ8367);西北大学研究生教学改革项目(No.YJD15003,No.YJG14003);陕西省天地网技术重点实验室开放课题基金资助
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针对海量习题带来的信息过载导致学习针对性不强、效率不高等问题,提出了基于知识点层次图的个性化习题推荐算法(a personalized exercises Recommendation algorithm based on Knowledge Hierarchical Graph,Re KHG)。借鉴课程知识点体系结构的特点,构建了表征知识点层次关系的权重图,该权重图有效反映知识点间的层次关系。根据学生对知识点的掌握情况,在知识点层次图的基础上提出了一种个性化习题推荐算法。该算法通过更新学生-知识点失分率矩阵,获取学生掌握薄弱的知识点,以此实现习题推荐。实验结果表明,Re KHG算法能够针对性给学生推荐适合的习题。
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ue＊M＃’＃dkB4＃＃8＃”专利申请号:00109“7公开号:1278062申请日:00.06.23公开日:00.12.27申请人地址:（100084川C京市海淀区清华园申请人:清华大学发明人:隋森芳文摘:本发明属于生物技
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