摘要
本发明提供一种知识图谱的构建和应用方法及终端,收集学科领域资料,并采用命名实体识别算法提取学科相关的实体;基于支持向量机与图神经网络联合关系抽取算法,确定实体之间的关联关系,并构建以实体为节点、关联关系为边的学科知识图谱;获取用户的学习行为数据,建立学习行为数据与学科知识图谱中的节点的对应关系,基于对应关系分析确定用户的知识遗漏特征并报告。本发明从知识点关联层次系统性地分析学生学习轨迹,挖掘学习过程中的隐性漏洞,提高学习诊断的深度与准确性,真正实现知识结构视角下的个性化学业分析。
技术关键词
学科知识图谱
卷积神经网络模型
样本
关系抽取算法
节点特征
命名实体识别
语法特征
漏洞特征
邻居
语义特征
终端
报告
分离器
线性
资料
数据
系统为您推荐了相关专利信息
水质预测方法
指标
计算机存储介质
群智能优化算法
水质预测系统
噪声数据
卷积神经网络参数
噪声图像处理技术
表达式
噪声标签
电力系统机组组合
新能源机组
有功功率
强化学习模型
潮流转移分布因子
血清
激光解吸电离质谱
指纹谱图
生物标志物
机器学习算法
监护方法
智能手环
医用智能监护系统
预测评估模型
偏差