CN114491059A - 一种电网技能培训知识库构建方法及系统 - Google Patents
一种电网技能培训知识库构建方法及系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN114491059A CN114491059A CN202111591474.4A CN202111591474A CN114491059A CN 114491059 A CN114491059 A CN 114491059A CN 202111591474 A CN202111591474 A CN 202111591474A CN 114491059 A CN114491059 A CN 114491059A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- knowledge
- training
- power grid
- nodes
- resource
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000012549 training Methods 0.000 title claims abstract description 181
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 31
- 238000009411 base construction Methods 0.000 title claims abstract description 28
- 238000005065 mining Methods 0.000 claims abstract description 7
- 150000001875 compounds Chemical class 0.000 claims description 6
- 238000010276 construction Methods 0.000 claims description 6
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims description 6
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims description 6
- 239000002131 composite material Substances 0.000 claims description 5
- 239000002243 precursor Substances 0.000 claims description 4
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims description 3
- 230000006870 function Effects 0.000 claims description 3
- 239000000463 material Substances 0.000 claims description 3
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 abstract description 5
- 230000001149 cognitive effect Effects 0.000 description 7
- 238000013461 design Methods 0.000 description 6
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 description 2
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 2
- 238000013507 mapping Methods 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 230000006855 networking Effects 0.000 description 2
- 230000008520 organization Effects 0.000 description 2
- 230000008569 process Effects 0.000 description 2
- 230000007704 transition Effects 0.000 description 2
- 230000002776 aggregation Effects 0.000 description 1
- 238000004220 aggregation Methods 0.000 description 1
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000012512 characterization method Methods 0.000 description 1
- 230000006998 cognitive state Effects 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 1
- 230000010354 integration Effects 0.000 description 1
- 230000008447 perception Effects 0.000 description 1
- 230000009897 systematic effect Effects 0.000 description 1
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/30—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of unstructured textual data
- G06F16/36—Creation of semantic tools, e.g. ontology or thesauri
- G06F16/367—Ontology
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/30—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of unstructured textual data
- G06F16/33—Querying
- G06F16/335—Filtering based on additional data, e.g. user or group profiles
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/30—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of unstructured textual data
- G06F16/35—Clustering; Classification
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/06—Energy or water supply
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/10—Services
- G06Q50/20—Education
- G06Q50/205—Education administration or guidance
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y04—INFORMATION OR COMMUNICATION TECHNOLOGIES HAVING AN IMPACT ON OTHER TECHNOLOGY AREAS
- Y04S—SYSTEMS INTEGRATING TECHNOLOGIES RELATED TO POWER NETWORK OPERATION, COMMUNICATION OR INFORMATION TECHNOLOGIES FOR IMPROVING THE ELECTRICAL POWER GENERATION, TRANSMISSION, DISTRIBUTION, MANAGEMENT OR USAGE, i.e. SMART GRIDS
- Y04S10/00—Systems supporting electrical power generation, transmission or distribution
- Y04S10/50—Systems or methods supporting the power network operation or management, involving a certain degree of interaction with the load-side end user applications
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Economics (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Marketing (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Educational Technology (AREA)
- Water Supply & Treatment (AREA)
- Public Health (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本发明公开了一种电网技能培训知识库构建方法及系统，所述方法包括：获取电网技能培训的目标、培训内容以及培训资源；对预设的培训标准和规范中的知识节点进行抽取；根据电网技能培训的目标和培训内容，结合抽取的知识节点，对知识节点之间的关系进行挖掘，构建电网技能培训知识图谱；将电网技能培训资源与知识节点进行链接；根据电网技能培训知识图谱构建培训资源关联关系，生成电网技能培训知识库模型；本发明以知识图谱技术为基础，构建了电网技能培训知识图谱的概念模型，初步构建了电力技能培训知识库，为进一步开展个性化、精准化的电网技能培训以及员工“技能画像”提供基础。
Description
技术领域
本发明涉及一种电网技能培训知识库构建方法及系统，属于电网技能培训技术领域。
背景技术
知识图谱作为人工智能从感知智能向认知智能变迁的核心和基础，已成为各行各业从网络化向智能化转型升级的关键技术之一，也为个性化学习系统中的核心和基础问题——知识建模提供了新的技术手段。知识建模源于知识工程领域，其本质是将知识进行语义化和结构化表征，而教育培训领域的知识建模是将知识因子有序化和知识关联网络化的过程，其目标是使学科知识及学习资源处于有序化状态，为人工智能技术支持下的培训应用提供整序的知识服务。目前，在培训学习系统中采用的知识建模方法主要有概念图、知识地图、认知地图、知识图谱等。综合而言，知识图谱相比概念图、知识地图、认知地图，能够表达更加广泛的知识内容以及语义关联关系，而且构建的自动化程度较高。
知识库多采用知识图谱的方式构建，而当前知识图谱在教育培训领域的应用尚处于初步探索阶段，主要存在以下问题：(1)知识图谱的模式设计方面，现有知识图谱中的知识节点多用于表示概念、知识点或现实实体，其粒度大小模糊，且未能与教育培训中的学习资源相关联；(2)领域适应性方面，缺乏面向电力培训的针对性专业知识图谱。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术中的不足，提供一种电网技能培训知识库构建方法及系统，以知识图谱技术为基础，构建了电网技能培训知识图谱的概念模型，初步构建了电力技能培训知识库，为进一步开展个性化、精准化的电网技能培训以及员工“技能画像”提供基础。
为达到上述目的，本发明是采用下述技术方案实现的：
第一方面，本发明提供了一种电网技能培训知识库构建方法，包括：
获取电网技能培训的目标、培训内容以及培训资源；
对预设的培训标准和规范中的知识节点进行抽取；
根据电网技能培训的目标和培训内容，结合抽取的知识节点，对知识节点之间的关系进行挖掘，构建电网技能培训知识图谱；
将电网技能培训资源与知识节点进行链接，根据电网技能培训知识图谱构建培训资源关联关系，生成电网技能培训知识库模型。
进一步的，还包括对培训知识节点进行分类，包括技能岗位、能力种类、能力项、能力模块、概念、设备、规则。
进一步的，所述电网技能培训知识库模型包括知识层和资源层；所述知识层由知识节点和知识关联组成，具有知识表达、传递和共享功能；所述资源层由资源节点和资源关联组成，包括各种视频、试题、课件、案例。
进一步的，所述知识节点包括技能岗位、能力种类、能力项、能力模块、概念、设备、规则。
进一步的，所述知识关联包括前驱后继关系、隶属关系、相关关系、平行关系。
进一步的，所述资源节点与知识节点进行链接，包括课程、章节、视频、案例、试题，是开展技能培训的基本材料。
进一步的，当所述单个资源节点包括多个知识节点内容时，则可以链接到多个知识节点；
当所述单个知识节点包括多个资源节点内容时，则可以链接到多个资源节点。
进一步的，所述资源关联包括前驱后继关系，用于描述培训资源的关联关系，提供导航性学习路径推荐。
进一步的，所述培训资源关联关系从知识关联中按规则获取，获取规则包括:
定义链接于唯一的知识节点的资源节点为单一型资源节点；
定义链接于多个知识节点的资源节点为复合型资源节点；
其中，若复合型资源节点所链接的知识节点为隶属关系，则仅考虑隶属度最低的知识节点作为关联关系定义的根据；
单一型资源节点与其他单一型资源节点间的资源关联直接继承其所链接的知识节点之间的关联关系；
复合型资源节点继承其所链接的知识节点所具有的“相关”关联关系。
第二方面，本发明提供一种电网技能培训知识库构建装置，包括：
获取单元，用于获取电网技能培训的目标、培训内容以及培训资源；
抽取单元，用于对预设的培训标准和规范中的知识节点进行抽取；
知识图谱构建单元，根据电网技能培训的目标和培训内容，结合抽取的知识节点，对知识节点之间的关系进行挖掘，构建电网技能培训知识图谱；
知识库模型生成单元，用于将培训资源与知识节点进行链接，根据电网技能培训知识图谱构建培训资源关联关系，生成电网技能培训知识库模型。
与现有技术相比，本发明所达到的有益效果：
本发明提供一种电网技能培训知识库构建方法及系统，从而将复杂、零散的电网技能培训知识点进行合理有效的组织管理，在提供丰富的教学培训资源的同时，能够从多维度对培训资源和培训数据进行管理，并可作为个性化学习资源和个性化学习路径推荐的依据，为培训课程的智能推荐以及员工“技能画像”提供基础。
附图说明
图1是本发明实施例提供的电网技能培训知识库概念模型示意图；
图2是本发明实施例提供的一种电网技能培训知识库构建方法的流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本发明的保护范围。
实施例1
本实施例介绍一种电网技能培训知识库构建方法及系统，包括：
获取电网技能培训的目标、培训内容以及培训资源；
对预设的培训标准和规范中的知识节点进行抽取；
根据电网技能培训的目标和培训内容，结合抽取的知识节点，对知识节点之间的关系进行挖掘，构建电网技能培训知识图谱；
将电网技能培训资源与知识节点进行链接，根据电网技能培训知识图谱构建培训资源关联关系，生成电网技能培训知识库模型。
下面结合一个优选实施例，对上述实施例中设计到的内容进行说明。
本发明构建的电网技能培训知识库，是知识图谱技术在培训领域的一种拓展应用，能够根据电力培训知识和培训资料进行多维语义关系关联，能够在知识层面和认知层面上表示电力技能领域知识和学习者认知状态，可用于知识导航、认知诊断、资源聚合、路径推荐等知识组织与认知表征工具。
一、电网技能培训知识库模型
本发明从结构和要素两个视角出发，设计了电网技能培训知识库的概念模型，如图1所示，包括两个层次、四个基本要素。
在模型结构上，电网技能培训知识库模型包括知识层和资源层两层。
(1)知识层
知识层继承了通用知识图谱具有的知识表达、传递和共享功能，能够很好地表征电网技能培训的知识体系。知识层由知识节点和知识关联组成。
(2)资源层
资源层包含各类培训资源，包括各种视频、试题、课件、案例等。在构建知识层知识图谱的基础上，建立培训资源与知识节点之间的关联关系。将碎片化的资源挂接在知识图谱的节点之下，并通过映射知识关联，得到资源关联。
在模型要素上，电网技能培训知识库主要由知识节点、知识关联、资源节点、资源关联四大基本要素构成。
(1)知识节点
知识节点和知识关联是知识图谱基本的要素。本发明针对电网技能培训这一特殊领域的具体情况，设计不同类型的知识节点，包括技能岗位、能力种类、能力项、能力模块、概念、设备、规则等。
(2)知识关联
知识技能原本是系统化、结构化的整体，但海量、异质、碎片化的培训资源形态割裂了其内在联系。知识关联是重建知识内在固有逻辑结构的关键，是培训知识图谱语义化组织的关键要素，也是培训知识和培训资源、以及学员认知结构可视化展示的基础。知识之间的关联关系复杂多样，对培训具有重要作用的关系有：前驱后继关系、隶属关系、相关关系、平行关系等。在上述关联关系中，前驱后继关系是培训制定培训计划和策略的依据，也是实现知识导航和学习路径规划的重要前提。
(3)资源节点
资源节点表征各类海量、异质的培训资源，包括课程、章节、视频、案例、试题等等，是开展技能培训的基本材料。资源节点与知识节点进行链接，单个资源节点可能包括多个知识节点内容，则可以链接到多个知识节点，同样单个知识节点也可能挂接多个培训资源节点。使得资源节点按照知识图谱的知识节点关系进行聚合，实现了培训资源的整合。
(4)资源关联
繁杂的培训内容、海量的培训资源、碎片化的培训时间、师生分离的培训模式，造成学员在培训过程中出现迷失培训知识点方向、或同一知识点反复培训等问题。资源关联是提供导航性学习路径推荐的重要基础。资源关联描述培训资源与资源之间的关联关系，最主要的为前驱后继关系。本发明设计和定义了资源关联从知识层知识关联映射的方法。
二、电网技能培训知识图谱的构建方法
电网技能培训是一个专业性非常强的领域，主要面向国网公司等电网企业的专业生产技术人员，各岗位技术人员所需具备的技术能力一般通过行业标准、企业标准等进行规范化要求。本专利通过分析国网公司各岗位生产技能人员职业能力培训规范、职业技能要求、能力胜任模型等标准规范，从中抽取出知识节点，并进一步挖掘出知识关联。
首先是知识节点的抽取，本发明根据电网技能培训的目标和培训内容，设计了培训知识节点类型，包括技能岗位、能力种类、能力项、能力模块、概念、设备、规则等，如下表所示。知识节点的抽取过程，首先采用自然语言识别技术，对现有培训标准和规范中的知识节点进行抽取，再通过专家经验对其进行修正和补充。
表1知识节点
重点是知识关联关系的挖掘，根据电网技能培训的目标和培训内容，在知识节点抽取的基础上，对知识节点之间的关系进行挖掘，本专利设计了知识关联的类型，如下表所示。
表2知识关联
根据知识节点的设计原则，可以直接抽取出部分关联关系。例如“能力种类”隶属于一个或多个“技能岗位”，“能力项”隶属于“能力种类”，“能力模块”隶属于“能力项”，“能力种类”之间一般是平行关系等。而前驱后继关系是知识之间最重要的关联关系，其作为知识间的一种自然依赖的存在，是形成学员学习路径的基础。
三、培训资源关联规则的构建方法
各种培训资源在知识库中作为资源节点挂接在知识节点下。资源关联描述了培训资源间的关联关系，是为学员推荐学习路径的依据。初始的资源关联通过一定的规则继承知识关联而形成，并由专家经验进行修正。
培训资源关联关系首先从知识关联中按规则获取，获取规则定义如下。
定义1：定义链接于唯一的知识节点的资源节点为单一型资源节点。
定义2：定义链接于多个知识节点的资源节点为复合型资源节点。
规则1：若复合型资源节点所链接的知识节点为隶属关系，则仅考虑隶属度最低的知识节点作为关联关系定义的根据。
规则2：单一型资源节点与其他单一型资源节点间的资源关联直接继承其所链接的知识节点之间的关联关系。
规则3：复合型资源节点可继承其所链接的知识节点所具有的“相关”关联关系。
根据上述定义和规则生成培训资源关联后，再由专家根据先验知识对其进行校对和修正。而其他无法直接按规则获取的资源关联，也可由专家按经验指定。初始资源关联生成后，后续可在此基础上，通过关联挖掘方法动态更新。
本发明提供一种适用于电网技能培训的知识库构建方法及系统，从而将复杂、零散的电网技能培训知识点进行合理有效的组织管理，在提供丰富的教学培训资源的同时，能够从多维度对培训资源和培训数据进行管理，并可作为个性化学习资源和个性化学习路径推荐的依据，为培训课程的智能推荐以及员工“技能画像”提供基础。
实施例2
本实施例提供一种电网技能培训知识库构建装置，包括：
获取单元，用于获取电网技能培训的目标、培训内容以及培训资源；
抽取单元，用于对预设的培训标准和规范中的知识节点进行抽取；
知识图谱构建单元，根据电网技能培训的目标和培训内容，结合抽取的知识节点，对知识节点之间的关系进行挖掘，构建电网技能培训知识图谱；
知识库模型生成单元，用于根据电网技能培训知识图谱生成电网技能培训知识库模型。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变形，这些改进和变形也应视为本发明的保护范围。
Claims (10)
1.一种电网技能培训知识库构建方法，其特征在于，包括：
获取电网技能培训的目标、培训内容以及培训资源；
对预设的培训标准和规范中的知识节点进行抽取；
根据电网技能培训的目标和培训内容，结合抽取的知识节点，对知识节点之间的关系进行挖掘，构建电网技能培训知识图谱；
将电网技能培训资源与知识节点进行链接，根据电网技能培训知识图谱构建培训资源关联关系，生成电网技能培训知识库模型。
2.根据权利要求1所述的电网技能培训知识库构建方法，其特征在于：还包括对培训知识节点进行分类，包括技能岗位、能力种类、能力项、能力模块、概念、设备、规则。
3.根据权利要求1所述的电网技能培训知识库构建方法，其特征在于：所述电网技能培训知识库模型包括知识层和资源层；所述知识层由知识节点和知识关联组成，具有知识表达、传递和共享功能；所述资源层由资源节点和资源关联组成，包括各种视频、试题、课件、案例。
4.根据权利要求1所述的电网技能培训知识库构建方法，其特征在于：所述知识节点包括技能岗位、能力种类、能力项、能力模块、概念、设备、规则。
5.根据权利要求1所述的电网技能培训知识库构建方法，其特征在于：所述知识关联包括前驱后继关系、隶属关系、相关关系、平行关系。
6.根据权利要求1所述的电网技能培训知识库构建方法，其特征在于：所述资源节点与知识节点进行链接，包括课程、章节、视频、案例、试题，是开展技能培训的基本材料。
7.根据权利要求1所述的电网技能培训知识库构建方法，其特征在于：当所述单个资源节点包括多个知识节点内容时，则可以链接到多个知识节点；
当所述单个知识节点包括多个资源节点内容时，则可以链接到多个资源节点。
8.根据权利要求1所述的电网技能培训知识库构建方法，其特征在于：所述资源关联包括前驱后继关系，用于描述培训资源的关联关系，提供导航性学习路径推荐。
9.根据权利要求1所述的电网技能培训知识库构建方法，其特征在于：所述培训资源关联关系从知识关联中按规则获取，获取规则包括:
定义链接于唯一的知识节点的资源节点为单一型资源节点；
定义链接于多个知识节点的资源节点为复合型资源节点；
其中，若复合型资源节点所链接的知识节点为隶属关系，则仅考虑隶属度最低的知识节点作为关联关系定义的根据；
单一型资源节点与其他单一型资源节点间的资源关联直接继承其所链接的知识节点之间的关联关系；
复合型资源节点继承其所链接的知识节点所具有的“相关”关联关系。
10.一种电网技能培训知识库构建系统，其特征在于，包括：
获取单元，用于获取电网技能培训的目标、培训内容以及培训资源；
抽取单元，用于对预设的培训标准和规范中的知识节点进行抽取；
知识图谱构建单元，根据电网技能培训的目标和培训内容，结合抽取的知识节点，对知识节点之间的关系进行挖掘，构建电网技能培训知识图谱；
知识库模型生成单元，用于将培训资源与知识节点进行链接，根据电网技能培训知识图谱构建培训资源关联关系，生成电网技能培训知识库模型。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202111591474.4A CN114491059A (zh) | 2021-12-23 | 2021-12-23 | 一种电网技能培训知识库构建方法及系统 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202111591474.4A CN114491059A (zh) | 2021-12-23 | 2021-12-23 | 一种电网技能培训知识库构建方法及系统 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN114491059A true CN114491059A (zh) | 2022-05-13 |
Family
ID=81494153
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202111591474.4A Pending CN114491059A (zh) | 2021-12-23 | 2021-12-23 | 一种电网技能培训知识库构建方法及系统 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN114491059A (zh) |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110277086A (zh) * | 2019-06-25 | 2019-09-24 | 中国科学院自动化研究所 | 基于电网调度知识图谱的语音合成方法、系统及电子设备 |
| CN111861825A (zh) * | 2020-07-31 | 2020-10-30 | 嘉兴运达智能设备有限公司 | 一种轨道交通行业职业培训体系模型构建方法及系统 |
| CN112380359A (zh) * | 2021-01-18 | 2021-02-19 | 平安科技（深圳）有限公司 | 基于知识图谱的培训资源分配方法、装置、设备及介质 |
| WO2021208716A1 (zh) * | 2020-11-24 | 2021-10-21 | 平安科技（深圳）有限公司 | 基于知识图谱的辅助教学方法、装置、设备及存储介质 |
| CN113742496A (zh) * | 2021-09-10 | 2021-12-03 | 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 | 一种基于异构资源融合的电力知识学习系统及方法 |
-
2021
- 2021-12-23 CN CN202111591474.4A patent/CN114491059A/zh active Pending
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110277086A (zh) * | 2019-06-25 | 2019-09-24 | 中国科学院自动化研究所 | 基于电网调度知识图谱的语音合成方法、系统及电子设备 |
| CN111861825A (zh) * | 2020-07-31 | 2020-10-30 | 嘉兴运达智能设备有限公司 | 一种轨道交通行业职业培训体系模型构建方法及系统 |
| WO2021208716A1 (zh) * | 2020-11-24 | 2021-10-21 | 平安科技（深圳）有限公司 | 基于知识图谱的辅助教学方法、装置、设备及存储介质 |
| CN112380359A (zh) * | 2021-01-18 | 2021-02-19 | 平安科技（深圳）有限公司 | 基于知识图谱的培训资源分配方法、装置、设备及介质 |
| CN113742496A (zh) * | 2021-09-10 | 2021-12-03 | 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 | 一种基于异构资源融合的电力知识学习系统及方法 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| JIABING HAN ET AL.: "Power skill training knowledge base construction based on knowledge map and improved FP-Growth", 《2021 INTERNATIONAL CONFERENCE ON POWER SYSTEM TECHNOLOGY》, 8 February 2022 (2022-02-08), pages 1962 - 1967 * |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN106777127B (zh) | 基于知识图谱的个性化学习过程的自动生成方法及系统 | |
| Gordon | Creating knowledge maps by exploiting dependent relationships | |
| CN107633075A (zh) | 一种多源异构数据融合平台及融合方法 | |
| CN108664614B (zh) | 基于教育大数据的学习者模型动态构建方法 | |
| CN110992227A (zh) | 一种校企结合职业技能人才培养系统和方法 | |
| Vlasov et al. | Visual environment of cognitive graphics for end-to-end engineering project-based education | |
| Zhang et al. | A brief analysis of the key technologies and applications of educational data mining on online learning platform | |
| Zhang et al. | Interactive Smart Educational System Using AI for Students in the Higher Education Platform. | |
| CN111861825A (zh) | 一种轨道交通行业职业培训体系模型构建方法及系统 | |
| Sharp et al. | Agile Teaching and learning in information systems education: an analysis and categorization of literature | |
| Chen et al. | Networks in learning analytics: Where theory, methodology, and practice intersect | |
| Afshani et al. | A Fuzzy DEMATEL‐ANP‐Based Approach to Prioritize Activities in Enterprise Architecture | |
| CN114491059A (zh) | 一种电网技能培训知识库构建方法及系统 | |
| Huang | [Retracted] Personalized College English Learning Based on Deep Learning under the Background of Big Data | |
| CN115422457A (zh) | 一种基于教育云平台的试题随机生成方法及系统 | |
| Dagiene et al. | The integrated environment for learning objects design and storing in semantic web | |
| Zhao et al. | Research on entrepreneurial competency model under the background of digital economy | |
| Enders | Understanding and applying digital twins-results of selected studies | |
| Callupe et al. | An inclusive overview of Learning Factories around the globe | |
| CN111242518A (zh) | 适合智适应系统的学习流程配置方法 | |
| Strakhovich | Ontological engineering in education: tools for knowledge transfer and knowledge assessment | |
| Hu et al. | Research on the teaching model of knowledge graph for professional introduction course based on OBE | |
| Setyaningrum et al. | Development MEIS (Military Education Information System): HRIS (Human Resources Information System) Integration for Competence and Placement of Personnel Positions | |
| Zhao et al. | Construction of Higher Education Management Data Analysis Model Based on Association Rules | |
| Sun | Research on remote control method of assisted instruction based on machine learning |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination |