基于KNN的无知识点标注协同过滤试题推荐方法

针对异构未标注知识点试题推荐精度欠佳问题,提出了一种基于KNN的协同过滤试题推荐方法.以待推荐试题的学生答题记录为基准,从异构的答题记录中构建共性特征向量,基于特征向量找出答题过程最为相近的K个学生,通过计算这K个学生在待推荐试题上的答题正确率,依据试题的答对率进行个性化试题推荐.利用该方法在公开数据集上进行仿真实验,对比了特征维度、K值和试题推荐数对推荐结果的影响.实验结果表明:在无标注试题集上进行Top 1试题推荐时,学生在推荐试题上的答题正确率达到了80%以上,验证了模型的有效性.