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基于路径挖掘的虚拟实验个性化知识推荐方法
ID：44 View Protection：ATTENDEE Updated Time：2020-08-21 18:13:17 Hits：1277 Oral Presentation

Start Time：Pending（Asia/Shanghai）

Duration：Pending

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Abstract
面向中学实验课程的虚拟实验教学有助于提升学生的实验能力，目前的虚拟实验系统中缺少结合了学科知识体系和学生经验技能的个性化知识推荐方法。本文提出了一种基于知识图谱路径的知识推荐推荐模型KGPB，依据实验关联知识点与学生实验评价抽取由不同实体关系链接的知识图谱路径，采用Bi-LSTM（双向长短期记忆网络）模型对路径编码，挖掘路径的语义信息，同时参考学生实验完成度计算知识路径权重。结合贝叶斯个性化排序算法获得推荐结果，实现知识要点的主动推荐。在增强现实实验教学系统的教学案例中验证了本文KGPB模型的有效性。
Keywords
知识图谱,推荐模型,增强现实,实验教学  
Speaker
张振宁

Submission Author
张振宁
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Important Date

  • Conference Date

    Sep 17

    2020

    to

    Sep 20

    2020

  • Oct 28 2020

    Registration deadline

  • Nov 10 2020

    Draft paper submission deadline

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