利用知識圖譜實現(xiàn)精準課程推薦的算法與方法

打開文本圖片集

【摘  要】 為解決課程推薦領域存在的數(shù)據(jù)稀疏性高、啟動慢問題，保證推薦結果的精確性和高效性，文章改進基于知識圖譜的多任務特征推薦模型的基礎上，提出一種帶有知識感知圖神經(jīng)網(wǎng)絡推薦算法，從而達到精確獲取學生潛在興趣的目的。文章以“慕課平臺（MOOC）”為案例，結合所采集的藝術類、計算機類學生課程交互數(shù)據(jù)和課程屬性，分別使用18235條交互數(shù)據(jù)和44700條課程屬性，對帶有知識感知圖神經(jīng)網(wǎng)絡推薦算法性能進行驗證。（剩余3906字）