知识图与行为图混合嵌入的学习者偏好预测

TN92; 为了解决知识推荐模型中学习者偏好预测不准确、结构信息利用不充分等问题,针对学习者偏好预测模型中知识结构与学习者行为结构,提出了知识图与行为图混合嵌入的学习者偏好预测模型.首先,考虑使用图卷积的方式拟合结构信息,将图卷积扩展至知识图以及行为图,获取学习者整体性学习规律与个体性学习规律.然后,模型利用知识结构与行为结构的差异性拟合学习者个性化偏好,采用循环神经网络将学习者的过程性偏好进行编码与解码,获得学习者偏好分布.在真实数据集上的实验结果表明,所提模型对拟合学习者偏好效果良好....

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Published in通信学报 Vol. 42; no. 8; pp. 130 - 138
Main Authors 李晓光, 宫磊, 李晓莉, 张昕, 于戈
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 辽宁大学信息学院,辽宁 沈阳 110036%东北大学计算机科学与工程学院,辽宁 沈阳 110169 25.08.2021
Subjects
知识推荐
行为图
图卷积网络
知识图
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ISSN1000-436X
DOI10.11959/j.issn.1000-436x.2021125

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Summary:TN92; 为了解决知识推荐模型中学习者偏好预测不准确、结构信息利用不充分等问题,针对学习者偏好预测模型中知识结构与学习者行为结构,提出了知识图与行为图混合嵌入的学习者偏好预测模型.首先,考虑使用图卷积的方式拟合结构信息,将图卷积扩展至知识图以及行为图,获取学习者整体性学习规律与个体性学习规律.然后,模型利用知识结构与行为结构的差异性拟合学习者个性化偏好,采用循环神经网络将学习者的过程性偏好进行编码与解码,获得学习者偏好分布.在真实数据集上的实验结果表明,所提模型对拟合学习者偏好效果良好.
ISSN:1000-436X
DOI:10.11959/j.issn.1000-436x.2021125