【摘 要】
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针对学习资源个性化推荐中存在的数据稀疏和冷启动问题，本文提出了一种基于知识图谱的学习者个性化学习资源推荐模型模型（LPRM）。LPRM模型利用在线学习中学生与课程的历史交互信息以及在线课程的属性信息构建课程知识图谱，辅助课程资源的个性化推荐；针对RippleNet框架中实体关系传播未考虑实体影响力的问题，提出节点影响力计算模型衡量知识图谱中实体的影响力，构建LPRM模型框架得到学习者对学习资源的评
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61807009，U1811263）； 广东省教育厅重点领域专项项目（2020ZDZX1062）资助； 广东省普通高校重点实验室项目（2019KSYS009）资助；
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针对学习资源个性化推荐中存在的数据稀疏和冷启动问题，本文提出了一种基于知识图谱的学习者个性化学习资源推荐模型模型（LPRM）。LPRM模型利用在线学习中学生与课程的历史交互信息以及在线课程的属性信息构建课程知识图谱，辅助课程资源的个性化推荐；针对RippleNet框架中实体关系传播未考虑实体影响力的问题，提出节点影响力计算模型衡量知识图谱中实体的影响力，构建LPRM模型框架得到学习者对学习资源的评分。大量对比实验结果表明，本文提出的基于知识图谱的学习者个性化学习资源推荐模型模在AUC和ACC评价指标上均表现出最优的性能，模型参数分析结果表明LPRM模型能有效地提升学习者学习资源个性化推荐性能，较好地缓解了数据稀疏和冷启动引起的学习者个性化资源推荐不准确等问题。
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