一种基于多源数据融合的运筹学课程知识图谱构建方法

本发明提出了一种基于多源数据融合的运筹学课程知识图谱构建方法。首先，探讨课程、专业、学生三者的逻辑关联，以运筹学知识点为核心，利用OCR、爬虫等技术采集教材、习题、教学大纲等数据，并进行预处理和人工标注。然后，采用改进的深度学习模型进行实体识别与关系抽取：实体识别采用BERT+BiLSTM+CRF，并融合动态上下文池化增强模型，以提升复杂知识边界的捕捉能力；关系抽取采用BERT+BiLSTM，结合多头注意力机制，加强隐性逻辑关系挖掘。最终，构建以知识点为节点、逻辑关系为边的多层级知识网络，并将其嵌入Neo4j图数据库进行可视化。该图谱可优化教学路径，提供个性化学习推荐，并广泛应用于智慧教育、知识检索等领域。