用户信息保护下的学习资源知识点自动提取

提出一种用户信息保护下的网络学习资源知识点内容自动提取方法,即在信息保护层中加入用户信息保护状态HMM模型,一旦判断保护状态无效,自动退出知识点内容提取流程,防止用户信息受到侵犯。使用用户信息保护HMM模型,对4家学习网站227名用户的查询浏览行为、用户链接、用户配置信息的真实数据集进行了实验,结果表明,进行500次随机消息测试时,模型对用户信息保护状态的判断正确率为94%,对虚假安全消息的误判率为0.04。根据4家学习网站在120天中的用户评分数据,系统使用后的平均分数较系统使用前平均增幅达23.23%。