基于知识图谱和人工智能算法的个性化教学知识推荐系统研究

随着互联网技术的飞速发展和信息化教学方式的不断推广,线上教学开始兴起,并在2019年后得到了长足的发展,经过这几年的实践和论证,人们逐渐发现在线教学不只是“特殊时期”传统教学的替代品,而是一种可以辅助传统教学的有利手段。但网络上“海量”的教学资源,以及资源质量优劣的不确定性,都给用户带来诸多的困扰,容易出现“信息过载”和“知识迷航”等问题。所以,本文立足高职院校日常教学,建立课程的知识图谱,然后借助LF-WMC算法完成:基于知识图谱和人工智能算法的个性化教学知识推荐系统,它不但可以更好的向用户推荐知识点和课程,提高教学效率,而且能克服常规推荐系统冷启动、推荐长尾以及不能全面考虑用户及项目的隐式信息等问题。