知识图谱驱动的个性化教学推荐系统：基于Agent与深度模型

本篇论文探讨的是"基于知识图谱的个性化智能教学推荐系统"，它在当前教育领域中扮演着重要角色，旨在利用人工智能技术提升教学质量和效率。论文首先介绍了相关理论和技术背景，包括知识图谱的定义和发展，其构建方法以及协同过滤推荐算法，如Pearson相关系数和Spearman相关系数。 知识图谱作为核心组件，被用来表示和组织课程的知识结构，通过Scrapy技术从各种在线资源收集知识点和试题数据，然后利用tf-idf算法和人工规则抽取知识点间的关系，存储在Neo4j图数据库中。这样构建的知识图谱不仅有助于理解知识点之间的关联，还形成了一种层次分明的学科体系。 论文还重点介绍了两种深度学习模型的应用：Bert模型和Albert模型。Bert模型作为预训练的基础，提供了强大的语言理解和表示能力；而Albert模型在此基础上进行了改进，考虑了错题的相似度和题目难度，以便为学生推荐更适合其学习水平的题目，从而提高学习效果。 此外，论文提出了一个基于Agent技术的多Agent系统模型，这些Agent通过协作交流知识，形成一个多层次的系统，增强了个性化教学推荐的动态性和交互性。系统利用SherlockII方法进行优化，并结合模糊逻辑推理，实现了对学生认知水平的评估和个性化教学内容的推送。 这篇论文不仅阐述了知识图谱在个性化教学推荐中的应用，还涉及了数据采集、知识表示、模型选择和教学策略等多个关键环节，展示了作者在该领域的深入理解和实践能力。通过这个系统，学生可以得到定制化的学习路径和资源，教师也能获得教学效果的实时反馈，推动了教育向智能化、个性化方向发展。