教育領域知識圖譜的構(gòu)建方法及應用研究.pdf

1、隨著大型開放式網(wǎng)絡課程的蓬勃發(fā)展，智能化教育受到大眾越來越多的關注，教育領域知識圖譜也成為近年來的研究熱點。基于互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)構(gòu)建教育領域知識圖譜，不僅可以充分利用互聯(lián)網(wǎng)上的教育資源，還可以幫助學生理清知識脈絡，提高學習效率。本文圍繞教育領域知識圖譜進行了以下三方面研究:
　　(1)基于百科數(shù)據(jù)的教育領域知識圖譜構(gòu)建
　　首先以特定的百科頁面為起點，通過頁面所包含的超鏈接以迭代的方式收集特定領域的百科頁面，并抽取百科頁面對應的知

2、識點。為了保證百科資源的領域相關性，人工標注百科頁面構(gòu)成訓練集和測試集，以此訓練一個分類器，對百科頁面進行領域性判定。獲取教育領域資源后，以基于自舉學習的方法對知識點間關系進行識別判定，并結(jié)合外部資源進行擴充。
　　(2)基于搜索引擎的知識圖譜的知識點擴充和關系完善
　　針對互聯(lián)網(wǎng)上大量的無結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，本文提出一種基于搜索引擎的知識圖譜的知識點擴充和關系完善方法。該方法結(jié)合種子知識點實例和種子關系模板，以基于自舉學習的方法通

3、過搜索引擎對互聯(lián)網(wǎng)上海量無結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中的知識點實例和知識點關系實例進行挖掘，以此豐富和完善教育領域知識圖譜。
　　(3)利用教育領域知識圖譜預測應試熱點
　　針對教育領域知識圖譜的應用，本文提出一種利用教育領域知識圖譜預測應試熱點的方法。首先根據(jù)教育領域知識圖譜的內(nèi)部知識結(jié)構(gòu)對應試熱點進行預測，然后從互聯(lián)網(wǎng)上收集相關的應試習題資源，根據(jù)習題資源中知識點的出現(xiàn)頻率對應試熱點進行預測。最后，綜合兩個預測結(jié)果提供一個全面客觀的熱點