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摘要：本发明提供了一种基于解题思路和知识点的试题相似度计算方法，包括整理试题特征信息形成知识点类特征集和解题思路类特征集，其中一方面以Jaccard系数作为两试题之间的知识点相似度，另一方面从试题解题思路的角度出发，考量两试题之间的相似性，其中利用Skip‑gram模型将解题思路中的语料信息转换为相对应的词向量，进而以计算词向量之间欧氏距离的方式，评价试题之间的相似度，最终与知识点相似度相结合，提升数学类试题相似度评价的准确性，尤其是能够避开数学题中不同符号图表所带来的干扰。
主权项：1.一种基于解题思路和知识点的试题相似度计算方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤1，整理试题特征信息，分别形成知识点类特征集A和解题思路类特征集B，解题思路类特征集B中的特征信息排序与所属题目的解题步骤相一致；步骤2，计算两试题之间知识点类特征集的Jaccard系数，将Jaccard系数作为两试题之间的知识点相似度tagSim；步骤3，计算解题思路相似度：步骤3.1，将解题思路类特征集B中的每个元素转换为对应的词向量；步骤3.2，依顺序将前后每c个词向量相加，形成解题思路词向量集C，设B＝{s1，s2……si}，则步骤3.3，对于需要比较相似情况的两道试题T1和T2，两试题的解题思路词向量集分别为C1和C2，且C1＝{S11，S12……S1m}，C2＝{S21，S22……S2n}，分别求C1中各个向量与C2中各个向量之间的欧氏距离的最小值： 求C2中各个向量与C1中各个向量之间的欧氏距离的最小值： 其中E，表示求两向量之间的欧式距离，计算上述欧氏距离最小值的平均值AE： 计算试题T1与T2之间的解题思路相似度thoughtSim： 步骤4，计算两试题之间的相似度Sim：Sim＝1-Δd*a*tagSim+b*thoughtSim其中Δd为两试题之间的难度系数差，a和b为权重系数。
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百度查询： 江苏大学 一种基于解题思路和知识点的试题相似度计算方法
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