基于知识关系挖掘与图嵌入驱动的个性化学习路径推荐方法

本发明属于推荐算法技术领域，且公开了基于知识关系挖掘与图嵌入驱动的个性化学习路径推荐方法，具体步骤如下：步骤一：挖掘知识点依赖关系与构建加权有向图，在公开数据集ASSISTments和Junyi上进行数据分析，通过改进的Apriori算法挖掘知识点间隐含的依赖关系，充分考虑学习过程中的时间动态性与序贯依赖特性，根据挖掘得到的依赖关系及其权值，构建知识点间的加权有向图。本发明通过通过创新方法挖掘知识点间的隐含依赖关系并构建加权有向图，结合独特的自定义嵌入层将图嵌入技术融入推荐模型，相较于现有基于简单关联规则或浅层网络的推荐方法，显著提升了对知识点间复杂逻辑关系的挖掘与表达能力，能有效降低稀疏知识点的推荐遗漏率。