文献类型：期刊文章

作　　者：翟域[1] 徐朦[2] 黄斌[2]

ZHAI Yu;XU Meng;HUANG Bin(School of Big Data and Information Engineering,College of Humanities & Sciences,Guizhou Minzu University,Guiyang 550001,China;School of Big Data and Computer Science, Guizhou Normal University,Guiyang 550001,China)

机构地区：[1]贵州民族大学人文科技学院大数据与信息工程学院,贵州贵阳550001 [2]贵州师范大学大数据与计算机科学学院,贵州贵阳550001

出　　处：《吉首大学学报（自然科学版）》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(61540052);贵州省科技创新人才团队建设项目([2016]5629)

年　　份：2019

卷　　号：40

期　　号：3

起止页码：23-27

语　　种：中文

收录情况：AJ、BIOSISPREVIEWS、CAS、JST、MR、RCCSE、RSC、SCOPUS、WOS、ZR、普通刊

摘　　要：针对现有的个性化学习资源推荐方法存在不能够从学习者的学习缺陷出发推荐学习资源的不足,提出一种基于知识状态的个性化学习资源推荐方法,它首先根据知识点之间的关联关系构建知识图谱,然后根据学习者知识状态进行推导生成待学习知识点向量,最后设计相似性迭代算法从学习资源库中匹配最适合学习者的学习资源.通过实验证明,该方法具有不错的推荐效果和性能.

关 键 词：个性化学习 知识状态 学习资源推荐  知识图谱

分 类 号：TP391]