【摘 要】
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面对当前日益庞大的教育大数据,如何在海量数据中高效、准确地提取出高价值的知识,以满足个性化教学需求,已成为当前智慧教育的一个研究热点.作为一种可视化分析技术,知识图谱可有效构建和挖掘知识及知识间的相互联系,现已成功应用于诸多领域.而图嵌入技术的引入,则有利于提升大数据背景下知识图谱的处理效率.针对个性化教育的知识处理需求,首先介绍了知识图谱与图嵌入算法的基本概念,并从向量平移、基于张量因式分解和基
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目（62077014）； 湖南省教育厅科学研究项目优秀青年项目（18B037）； 湖南省自然科学基金（2020JJ4440）； 教育部人文社会科学研究青年基金（18YJCZH124）；
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面对当前日益庞大的教育大数据,如何在海量数据中高效、准确地提取出高价值的知识,以满足个性化教学需求,已成为当前智慧教育的一个研究热点.作为一种可视化分析技术,知识图谱可有效构建和挖掘知识及知识间的相互联系,现已成功应用于诸多领域.而图嵌入技术的引入,则有利于提升大数据背景下知识图谱的处理效率.针对个性化教育的知识处理需求,首先介绍了知识图谱与图嵌入算法的基本概念,并从向量平移、基于张量因式分解和基于神经网络等3个方面,介绍基于三元组的表征学习模型.然后,从7种应用类型的角度,综述知识图谱与图嵌入技术在个性化教育领域中的研究现状.最后,总结全文并给出未来的研究展望.
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