摘要
本发明提供一种基于大数据分析的医学院校在线学习系统,涉及数据处理技术领域,所述包括:知识图谱构建模块,用于对医学院校在线学习环境中上传的原始学习数据进行预处理及多维度特征提取,生成动态更新的医学知识图谱;向量转化模块,用于利用椭圆曲线密码学对医学知识图谱中的实体属性标识符进行加密分解,生成具有三维空间坐标的多维特征向量;数据提取模块,用于基于多维特征向量的空间坐标构建数据分布模型,提取数据分布模型的局部密度集中特性值和边界分散特性值。本发明通过动态构建医学知识图谱、加密处理特征向量、精准评估实体关联度并结合元学习生成差异化学习路径,全面提升了医学院校在线学习的精准性、安全性和效率。
技术关键词
多维特征向量
在线学习系统
医学知识图谱
学习路径推荐
实体
元学习算法
椭圆曲线密码学
标识符
数据分布
多维度特征提取
医学特征
数值
非对称加密算法
知识图谱构建
坐标
加密数据
密度
距离调节
系统为您推荐了相关专利信息
标准化体系架构
智能问答技术
智能问答系统
推理规则
答案
合规性检查方法
建筑模型
生成代码框架
大语言模型
实体
人机对话交互方法
交叉注意力机制
计算机执行指令
高维特征向量
图谱
智能诊断系统
大语言模型
命名实体识别技术
语义向量
诊断模块