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申请/专利权人：东北大学
摘要：本发明公开了一种面向学生偏好的习题推荐方法，涉及智慧教育的技术领域，本发明旨在解决通过优化习题推荐策略来提高学生学习体验的问题，本发明至少包括如下步骤：形成训练数据集，获取学生与习题的交互行为数据；根据交互行为数据，进行相似程度计算，计算习题之间或学生之间的相似程度；根据相似程度计算结果，选择与目标习题或学生最相似的一组邻域；使用学生对每道题目的尝试次数和相似程度生成学生对题目兴趣程度的预测结果；利用学生与习题的历史交互日志进行建模，根据学生对题目兴趣程度的预测结果为每个学生推荐题目，生成推荐集合；实现了基于学生相似性或习题相似性进行学生偏好习题推荐，为学生提供更加全面、个性化的学习体验。
主权项：1.一种面向学生偏好的习题推荐方法，其特征在于：至少包括如下步骤：S1：形成训练数据集，获取学生与习题的交互行为数据；S2：根据交互行为数据，进行相似程度计算，计算习题之间或学生之间的相似程度；S3：根据相似程度计算结果，选择与目标习题或学生最相似的一组邻域，所述邻域当基于题目相似性时，选择与题目j最为相似的Kp道题目所构成的集合Sj,Kp作为邻域；当基于学生相似性时，选择与学生u相似度最高的Ku个学生所构成的集合Su,Ku作为邻域；S4：使用学生对每道题目的尝试次数和相似程度生成学生对题目兴趣程度的预测结果；基于题目相似性计算学生u对题目j的兴趣程度的方式如下所示： 其中，Iu为训练集中与学生u存在交互记录的题目集合，Sj,Kp为与题目j最为相似的Kp道题目所构成的集合,Wij为题目i，j之间的相似程度，rui为学生u对该题目尝试次数；基于学生相似性计算学生u对题目i的兴趣程度的方式如下所示： 其中，Ui为训练集中对题目i存在交互记录的学生的集合，Su,Ku为与学生u相似度最高的Ku个学生所构成的集合，Wuv为学生u，v之间的相似程度，rvi为学生v对每道题目的尝试次数；S5：利用学生与习题的历史交互日志进行建模，根据学生对题目兴趣程度的预测结果为每个学生推荐题目，生成推荐集合。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东北大学 一种面向学生偏好的习题推荐方法
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