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J-GLOBAL ID：201802266265849593   整理番号：18A1449402

知識点階層グラフに基づくパーソナライゼーション問題推薦アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Personalized exercises Recommendation algorithm based on Knowledge Hierarchical Graph,ReKHG

著者 (6件)： Jiang Changmeng (西北大学 信息科学与技術学院,西安,710127) ,  Feng Yun (西北大学 信息科学与技術学院,西安,710127) ,  Sun Xia (西北大学 信息科学与技術学院,西安,710127) ,  Chen Jing (西北大学 信息科学与技術学院,西安,710127) ,  Zhang Lei (西北大学 信息科学与技術学院,西安,710127) ,  Feng Hongwei (西北大学 信息科学与技術学院,西安,710127)
資料名： Jisuanji Gongcheng yu Yingyong  (Jisuanji Gongcheng yu Yingyong)
巻： 54  号： 10  ページ： 229-235  発行年： 2018年 
JST資料番号： C2533A  ISSN： 1002-8331  CODEN： JGYYAT  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 大量の学習問題による情報過負荷は,学習の低さと効率の問題を引き起こす。知識点レベルグラフに基づく個人化問題推薦アルゴリズム(apersonalizedexercisesRecommendationalgorithmbasedonKnowledgeHierarchicalGraph)を提案した。ReKHG)。知識点の階層関係を表現するために,知識点の階層関係を表現するための重み付けグラフを構築するための知識点の構造の特性を参考にして,知識点の階層関係を反映するために,重み付きグラフを構築した。学生の知識点の把握状況に従って,知識点の階層グラフに基づいて,個人化問題の推薦アルゴリズムを提案した。このアルゴリズムは学生-知識点の失分率行列を更新し、学生が弱い知識点を把握することで、課題の推薦を実現する。実験結果は,ReKHGアルゴリズムが,学生に適切な課題を推薦できることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 重みづけ ,  *グラフ ,  学習 ,  *アルゴリズム ,  過負荷
準シソーラス用語： *パーソナル化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： knowledge ,  hierarchical graph ,  exercises recommendation ,  losing-rate matrix

分類 (2件)： 計算機網  (JC03000K) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (5件)： 知識 ,  階層 ,  グラフ ,  パーソナライゼーション ,  推薦アルゴリズム