一种教育机器人的在线课堂智能推荐方法

本申请涉及数据处理技术领域，提供了一种教育机器人的在线课堂智能推荐方法采集学生在线课堂的行为数据，包括课程互动频率、答题正确率、知识点掌握程度，形成学生学习特征向量；基于所述学生学习特征向量，构建学生兴趣模型，生成课程相似度矩阵；根据所述课程相似度矩阵和预设的知识图谱，计算课程关联度权重，筛选出候选推荐课程集合；利用所述候选推荐课程集合，结合教育机器人的教学资源库，按照深度优先搜索策略对课程进行分级打分；依据所述分级打分结果，将得分最高的前N个课程作为个性化推荐课程推送给学生。充分利用课程间的知识依赖关系来优化推荐策略，实现了在线教育个性化课程推荐。