【摘 要】
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个性化习题推荐是教育数据挖掘领域的重要课题,现有习题推荐方法中,对知识建模的方法大多忽略了对相似学生之间共同特征的利用;而协同过滤方法往往忽略学生对知识的掌握状态.
【机 构】
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北京化工大学信息科学与技术学院,北京,100029
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个性化习题推荐是教育数据挖掘领域的重要课题,现有习题推荐方法中,对知识建模的方法大多忽略了对相似学生之间共同特征的利用;而协同过滤方法往往忽略学生对知识的掌握状态.针对以上缺陷,提出一种结合深度知识追踪模型与协同过滤方法的个性化习题推荐方法.该方法首先以深度知识追踪模型对学生知识建模,再结合协同过滤方法,计算学生的习题正确概率,并依据该概率,将一定难度范围内的习题推荐给学生.该方法同时参考了个人的知识水平和相似情况学生的近邻信息,具有更好的模型精度,并能够根据难度范围推荐适合的内容.最后通过实验验证了本文方法的有效性.
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