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基于知识图谱的学习资源核心概念提取策略分析

Analysis of Core Concept Extraction Strategies of Learning Resources Based on Knowledge Graph
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摘要 自动识别学习资源中的核心概念是学习内容组织的重要任务,是构建各种个性化推荐系统的基础.利用知识图谱构建基于语义的知识库,通过核心概念识别,利用语义表征方法、监督方法实现核心概念提取.研究结果表明,基于知识图谱的学习资源核心概念提取策略的识别精度高. Automatic identification of core concepts in learning resources is an important task of learning content organization.It is the basis of constructing various personalized recommendation systems.Knowledge Graph is used to construct the knowledge database based on semantics,and the core concept recognition is realized by using semantic representation method and supervision method.The results show that the core concept extraction strategy of learning resources based on Knowledge Graph has high accuracy.
作者 赵嫦花 米春桥 匡进鹃 李晓梅 ZHAO Chang-hua;MI Chun-qiao;KUANG Jin-juan;LI Xiao-mei(Schohol of Computer Science and Engineering;Key Laboratory of Wuling-Mountain Health Big Data Intelligent Processing and Application in Hunan Province Universities;Key Laboratory of Intelligent Control Technology for Wuling-Mountain Ecological Agriculture in Hunan Province,Huaihua University,Huaihua,Hunan 418008;Huaihua Military Division in Hunan Province,Huaihua,Hunan 418008)
出处 《怀化学院学报》 2020年第5期117-121,共5页 Journal of Huaihua University
基金 湖南省教育厅科学研究项目“基于知识图谱的个性化E-learning研究”(18C0980) 湖南省社会科学成果评审委员会课题“基于领域知识图谱的精准个性化学习路径推荐方法研究”(XSP20YBZ140) 怀化学院科研项目“基于知识图谱的网络个性化推荐研究”(HHUY2019-23).
关键词 知识图谱 加权策略 核心概念 监督学习 Knowledge Graph weighted strategy core concept supervised learning
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参考文献1

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