WO2020147405A1 - 基于知识图谱的知识点推荐方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

基于知识图谱的知识点推荐方法、装置、设备及存储介质 Download PDF

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WO2020147405A1
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金戈
徐亮
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平安科技(深圳)有限公司
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    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/30Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of unstructured textual data
    • G06F16/36Creation of semantic tools, e.g. ontology or thesauri

Definitions

  • Each knowledge point is regarded as an entity, the association relationship between every two knowledge points is taken as an edge, and the association relationship between the entity and the entity is represented by a relationship model to create a knowledge graph; wherein, the existence of the knowledge graph At least one knowledge point shared by at least two courses;
  • the memory may be used to store the computer program and/or module, and the processor implements the computer by running or executing the computer program and/or module stored in the memory, and calling data stored in the memory.
  • the memory may mainly include a storage program area and a storage data area.
  • the storage program area may store an operating system, an application program required by at least one function (such as a sound playback function, an image playback function, etc.), etc.; the storage data area may store Data created based on the use of mobile phones (such as audio data, video data, etc.), etc.
  • the present application also provides a computer-readable storage medium, which may be a non-volatile computer-readable storage medium or a volatile computer-readable storage medium.
  • the computer-readable storage medium stores computer instructions, and when the computer instructions are executed on the computer, the computer executes the following steps:

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Abstract

一种基于知识图谱的知识点推荐方法、装置、设备及存储介质,所述方法包括:获取知识点集合(101),分析知识点集合中存在关联关系的知识点(102);将每个知识点作为一个实体,将每两个知识点之间的关联关系作为边,将实体与实体之间的关联关系用关系模型表示,创建知识图谱(103);获取用户针对知识图谱的输入指令,根据输入指令向用户呈现对应的知识点(104);记录用户在知识图谱上的学习记录(105);根据学习记录和关系模型,确定与学习记录有关联关系的目标知识点集合,向用户推荐目标知识点集合中的至少一个知识点(106)。该方法能够有效推荐给学生相关的知识点,避免推荐的知识点跳跃度大,结构混乱等问题。

Description

基于知识图谱的知识点推荐方法、装置、设备及存储介质
本申请要求于2019年1月18日提交中国专利局、申请号为201910046501.6、发明名称为“基于知识图谱的知识点推荐方法、装置、设备及存储介质”的中国专利申请的优先权,其全部内容通过引用结合在申请中。
技术领域
本申请涉及大数据技术领域,尤其涉及一种基于知识图谱的知识点推荐方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
目前,用户在互联网平台学习知识已经成为普遍现象,用户能接触到的信息量也很多。考虑到用户对某些知识点的认知不高,为快速的定位用户需要学习的知识点,一般根据个体用户的特点推荐不同的知识点,使得用户接受不同的知识点的学习方向。
但是,发明人意识到这种方式下向用户推荐的知识点比较零散、跳跃度大且知识点结构混乱,不便于学生自适应的学习。
发明内容
本申请提供了一种基于知识图谱的知识点推荐方法、装置、设备及存储介质,能够解决现有技术中向用户推荐的知识点比较零散、跳跃度大且知识点结构混乱,不便于学生自适应的学习的问题。
第一方面,本申请提供一种基于知识图谱的知识点推荐方法,所述方法包括:
获取知识点集合,所述知识点集合包括多个知识点,所述多个知识点是一个或多个课程中的知识点;
分析所述知识点集合中存在关联关系的知识点;
将每个知识点作为一个实体,将每两个知识点之间的关联关系作为边,将实体与实体之间的关联关系用关系模型表示,创建知识图谱;其中,所述知识图谱中的存在至少一个被至少两个课程共有的知识点;
获取用户针对所述知识图谱的输入指令,根据所述输入指令向所述用户呈现对应的知识点;
记录所述用户在所述知识图谱上的学习记录;
根据所述学习记录和所述关系模型,确定与所述学习记录有关联关系的目标知识点集合,向所述用户推荐所述目标知识点集合中的至少一个知识点。
第二方面,本申请提供一种用于基于知识图谱的知识点推荐装置,具有实现对应于上述第一方面提供的基于知识图谱的知识点推荐方法的功能。所述功能可以通过硬件实现,也可以通过硬件执行相应的软件实现。硬件或软件包括一个或多个与上述功能相对应的模块,所述模块可以是软件和/或硬件。
一种可能的设计中,所述装置包括:
输入输出模块,用于获取知识点集合,所述知识点集合包括多个知识点,所述多个知识点是一个或多个课程中的知识点;
处理模块,用于分析所述知识点集合中存在关联关系的知识点;将每个知识点作为一个实体,将每两个知识点之间的关联关系作为边,将实体与实体之间的关联关系用关系模型表示,创建知识图谱;其中,所述知识图谱中的存在至少一个被至少两个课程共有的知识点;
所述输入输出模块还用于获取用户针对所述知识图谱的输入指令,根据所述输入指令向所述用户呈现对应的知识点;
所述处理模块还用于记录所述用户在所述知识图谱上的学习记录;根据所述学习记录和所述关系模型,确定与所述学习记录有关联关系的目标知识点集合,向所述用户推荐所述目标知识点集合中的至少一个知识点。
本申请第三一方面提供了一种用于基于知识图谱的知识点推荐设备,其包括至少一个连接的处理器、存储器和输入输出单元,其中,所述存储器用于存储程序代码,所述处理器用于调用所述存储器中的程序代码来执行上述第一方面所述的方法。
本申请第四方面提供了一种计算机存储介质,所述计算机可读存储介质中存储有指令,当其在计算机上运行时,使得计算机执行上述第一方面所述的方法。
相较于现有技术,本申请提供的方案中,分析所述知识点集合中存在关联关系的知识点,将每个知识点作为一个实体,将每两个知识点之间的关联关系作为边,将实体与实体之间的关联关系用关系模型表示,创建知识图谱;获取用户针对所述知识图谱的输入指令,根据所述输入指令向所述用户呈现对应的知识点;记录所述用户在所述知识图谱上的学习记录;根据所述学习记录和所述关系模型,确定与所述学习记录有关联关系的目标知识点集合,向所述用户推荐所述目标知识点集合中的至少一个知识点。可见,当学生基于该知识图谱学习完某个知识点后,可以推荐知识图谱中与该知识点相关的知识点,依次推荐,完成自适应学习。通过构建自适应教育的知识图谱,能有效推荐给学生相关的知识点,避免推荐的知识点跳跃度大,结构混乱等问题。
附图说明
图1为本申请实施例中基于知识图谱的知识点推荐方法的一种流程示意图;
图2为本申请实施例中用于基于知识图谱的知识点推荐装置的一种结构示意图;
图3为本申请实施例中用于基于知识图谱的知识点推荐设备的一种结构示意图。
具体实施方式
应当理解,此处所描述的具体实施例仅用以解释本申请,并不用于限定本申请。本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象,而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换,以便这里描述的实施例能够以除了在这里图示或描述的内容以外的顺序实施。此外,术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形,意图在于覆盖不排他的包含,例如,包含了一系列步骤或模块的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或模块,而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或模块,本申请中所出现的模块的划分,仅仅是一种逻辑上的划分,实际应用中实现时可以有另外的划分方式,例如多个模块可以结合成或集成在另一个系统中,或一些特征可以忽略,或不执行。
本申请提供一种基于知识图谱的知识点推荐方法、装置、设备及存储介质,能够应用于线上课程自主规划或自主学习。
为解决上述技术问题,本申请主要提供以下技术方案:
通过构建义务教育阶段自适应教育的知识图谱,用节点来代表每个知识点,用边来代表知识点间的关系,将存在关联关系的两个节点用边连接。当学生基于该知识图谱学习完某个知识点后,可以推荐知识图谱中与该知识点相关的知识点,依次推荐,完成自适应学习。能够解决上述背景技术中的技术问题。
请参照图1,以下对本申请提供一种基于知识图谱的知识点推荐方法进行举例说明,所述方法包括:
101、获取知识点集合。
其中,所述知识点集合包括多个知识点,所述多个知识点是一个或多个课程中的知识点。
102、分析所述知识点集合中存在关联关系的知识点。
一些实施方式中,可按照知识点的类型、知识点的层级关系分析所述知识点集合中存在关联关系的知识点,并标注各知识点之间存在的关联关系类型。
一些实施方式中,在分析所述知识点集合中存在关联关系的知识点之后还可以对知识点进行划分,具体如下:
按照知识点的重要程度、知识点的类型、知识点的层级关系或知识点占本 次学习规划的权重中的至少一个维度,对所述知识点集合中的各知识点进行层级划分,所述层级关系用父子关系表示。例如一级学科和二级学科,可以参考父节点和子节点之间的关联关系。
一些实施方式中,所述对所述知识点集合中的各知识点进行层级划分,包括以下项之一:
将权重高于预设权重的知识点的学习时间设置在权重低于预设权重的知识点之前,例如,将权重大的知识点安排在最前面学习。
或者,按照权重从大至小的顺序,设置各知识点的学习顺序。
或者,将关联关系的紧密度高于预设紧密度的知识点相邻设置,例如,关联关系紧密度强的知识点可紧邻设置,将“发现问题”和“问题分析”这两个知识点紧密设置。
或者,按照关联关系的紧密度从强至弱的顺序,依次设置各个知识点之间的边。
本申请将知识点和实体等同看待,将关联关系与边等同看待,将知识点之间的边、知识点之间的关联关系、实体之间的边也也等同看待,均不作区分。
103、将每个知识点作为一个实体,将每两个知识点之间的关联关系作为边,将实体与实体之间的关联关系用关系模型表示,创建知识图谱。
其中,所述知识图谱中的存在至少一个被至少两个课程共有的知识点。所述知识图谱可以是关系型数据库的方式,关系型数据库是建立在关系模型基础上的数据库,借助于集合代数等数学概念和方法来处理数据库中的数据。现实世界中的各种实体以及实体之间的各种关联关系均用关系模型来表示。
关系模型是数据存储的传统标准,相应的,标准数据查询语言就是一种基于关系型数据库的语言,这种语言执行对关系数据库中数据的检索和操作。关系模型由关系数据结构、关系操作集合、关系完整性约束三部分组成。
104、获取用户针对所述知识图谱的输入指令,根据所述输入指令向所述用户呈现对应的知识点。
上述知识图谱设置完后,会面向用户提供一个搜索入口,用户通过该搜索入口即可进入知识图谱的搜索界面,进而得到想要查询的知识点。例如,用户从搜索入口输入“逻辑分析”,通过后台分析,确定与“逻辑分析”这个关键 词匹配的知识点或者课程后,向该用户呈现“逻辑分析入门阶段”这个课程,该“逻辑分析”课程可包括“因果分析链”、“思维导图”、“发现问题”和“问题分析”等知识点。也可以向该用户呈现“逻辑分析入门阶段”、“逻辑分析初级阶段”、“逻辑分析中级阶段”和“逻辑分析高级阶段”这个系列的课程,该“逻辑分析”课程可包括“因果分析链”、“思维导图”、“发现问题”和“问题分析”等知识点。这些知识点也可以是其他课程中的知识点,本申请中的知识图谱可以根据用户输入的关键词动态生成不同的课程,向用户提供多样化的课程。
105、记录所述用户在所述知识图谱上的学习记录。
所述学习记录至少包括以下项之一:
所述用户对每个知识点的学习进度,所述学习进度包括学习时长和学习内容长度;
或者,所述用户在各知识点的同一个学习页面的驻留时长。
例如,所述学习记录包括:用户学习“因果分析链”的学习时长为1小时20分,学习内容为68%;或者,所述学习记录包括:用户在“思维导图”的学习页面的驻留时长为1小时,在“发现问题”的学习页面的驻留时长为3小时。
可通过在知识图谱的登陆页面提示用户当前的学习进度,或者以邮件、短信等网络方式提示用户当前的学习进度。其中,所述学习进度包括学习时长和学习内容长度,学习进度可以在知识点的学习页面标注一个记录点,便于用户回看或下次继续学习。若用户上次为学习完该知识点,则待用户再次登陆知识图谱且进入该知识点的学习页面后,显示上次学习的记录点。
106、根据所述学习记录和所述关系模型,确定与所述学习记录有关联关系的目标知识点集合,向所述用户推荐所述目标知识点集合中的至少一个知识点。
其中,目标知识点集合包括一个或两个以上的知识点。推荐的时候,可以随机选择知识点,或者推荐关联关系TOP10的知识点,具体本申请不作限定。
例如,当用户学习完知识点1后,可以推荐该知识点知识图谱中与该知识点1相关的知识点2,当用户学习完知识点2后,可以推荐该知识点知识图谱中与该知识点2相关的知识点3,依次推荐,最终完成自适应学习。
与现有机制相比,本申请实施例中,分析所述知识点集合中存在关联关系的知识点,将每个知识点作为一个实体,将每两个知识点之间的关联关系作为边,将实体与实体之间的关联关系用关系模型表示,创建知识图谱;获取用户针对所述知识图谱的输入指令,根据所述输入指令向所述用户呈现对应的知识点;记录所述用户在所述知识图谱上的学习记录;根据所述学习记录和所述关系模型,确定与所述学习记录有关联关系的目标知识点集合,向所述用户推荐所述目标知识点集合中的至少一个知识点。可见,当学生基于该知识图谱学习完某个知识点后,可以推荐知识图谱中与该知识点相关的知识点,依次推荐,完成自适应学习。通过构建自适应教育的知识图谱,能有效推荐给学生相关的知识点,避免推荐的知识点跳跃度大,结构混乱等问题。
可选的,在本申请的一些实施例中,所述方法还包括:
为每个知识点设置计时器和定时器,每个所述知识点对应的计时器用于对所述用户学习知识点进行计时,每个所述知识点对应的定时器用于定时。
可选的,在本申请的一些实施例中,所述目标知识点集合包括第一知识点,所述方法还包括:
检测所述用户在所述第一知识点的同一个学习页面的驻留时长;
若所述驻留时长超出预设时长,则停止所述第一知识点对应的计时器的计时操作,并在所述第一知识点的学习页面提示用户:是否退出本次学习;
或者,若所述驻留时长超出所述预设时长,判断所述用户本次在所述第一知识点的学习页面的驻留行为是因为网络崩溃或者终端设备故障所导致时,则停止所述第一知识点对应的计时器的计时操作。
例如,检测用户在“因果分析链”的同一个学习页面的驻留时长,若驻留时长超出2小时,则停止计时器的计时操作,并在该学习页面提示用户“是否退出本次学习?”;或者若驻留时长超出2小时,判断页面驻留是因为网络崩溃或者终端设备故障所导致后,则停止计时器的计时操作,并记录为异常。
可选的,在本申请的一些实施例中,所述方法还包括:
为每个知识点设置有效学习时长,所述有效学习时长是指每个知识点的有效学习时长;
当所述用户启动所述第一知识点的学习后,启动所述第一知识点对应的计时器,从所述用户开始学习所述第一知识点开始计时;
当所述第一知识点对应的计时器的计时时长达到所述第一知识点的有效时长后,退出所述第一知识点的学习,提示所述用户重新选择所述第一知识点或者跳转至于所述第一知识点存在关联关系的下一跳知识点(简称为第二知识点),若学完第二知识点,则继续跳转至第二知识点的下一跳知识点。
本申请实施例中,不论用户是否在所述有效学习时长内完成学习,都可以直接停止该知识点的学习,用户则需要重新开始学习该知识点。
上述各实施例中所提及的各项技术特征也同样适用于本申请中的图2和图3所对应的实施例,后续类似之处不再赘述。
以上对本申请中一种基于知识图谱的知识点推荐装置方法进行说明,以下对执行上述基于知识图谱的知识点推荐方法的装置进行描述。
如图2所示的一种用于基于知识图谱的知识点推荐装置20的结构示意图,其可应用于线上课程自主规划或自主学习。本申请实施例中的用于基于知识图谱的知识点推荐装置能够实现对应于上述图1所对应的实施例中所执行的基于知识图谱的知识点推荐方法的步骤。该装置20实现的功能可以通过硬件实现,也可以通过硬件执行相应的软件实现。硬件或软件包括一个或多个与上述功能相对应的模块,所述模块可以是软件和/或硬件。所述装置可包括输入输出模块201和处理模块202,所述处理模块202和输入输出模块201的功能实现可参考图1所对应的实施例中所执行的操作,此处不作赘述。处理模块202可用于控制所述输入输出模块201的收发操作。
一些实施方式中,所述输入输出模块201可用于获取知识点集合,所述知识点集合包括多个知识点,所述多个知识点是一个或多个课程中的知识点;
所述处理模块202可用于分析所述知识点集合中存在关联关系的知识点;将每个知识点作为一个实体,将每两个知识点之间的关联关系作为边,将实体与实体之间的关联关系用关系模型表示,创建知识图谱;其中,所述知识图谱中的存在至少一个被至少两个课程共有的知识点;
所述输入输出模块201还用于获取用户针对所述知识图谱的输入指令,根据所述输入指令向所述用户呈现对应的知识点;
所述处理模块202还用于记录所述用户在所述知识图谱上的学习记录;根据所述学习记录和所述关系模型,确定与所述学习记录有关联关系的目标知识点集合,向所述用户推荐所述目标知识点集合中的至少一个知识点。
本申请实施例中,处理模块202分析输入输出模块201获取的所述知识点集合中存在关联关系的知识点,将每个知识点作为一个实体,将每两个知识点之间的关联关系作为边,将实体与实体之间的关联关系用关系模型表示,创建知识图谱;输入输出模块201获取用户针对所述知识图谱的输入指令,根据所述输入指令向所述用户呈现对应的知识点;记录所述用户在所述知识图谱上的学习记录;根据所述学习记录和所述关系模型,确定与所述学习记录有关联关系的目标知识点集合,向所述用户推荐所述目标知识点集合中的至少一个知识点。可见,当学生基于该知识图谱学习完某个知识点后,可以推荐知识图谱中与该知识点相关的知识点,依次推荐,完成自适应学习。通过构建自适应教育的知识图谱,能有效推荐给学生相关的知识点,避免推荐的知识点跳跃度大,结构混乱等问题。
可选的,所述处理模块202具体用于:
按照知识点的类型、知识点的层级关系分析所述知识点集合中存在关联关系的知识点,并标注各知识点之间存在的关联关系类型;
所述处理模块202在分析所述知识点集合中存在关联关系的知识点之后,创建知识图谱之前,所述还用于:
按照知识点的重要程度、知识点的类型、知识点的层级关系或知识点占本次学习规划的权重中的至少一个维度,对所述知识点集合中的各知识点进行层级划分,所述层级关系用父子关系表示。
可选的,所述处理模块202具体用于执行以下项之一:
将权重高于预设权重的知识点的学习时间设置在权重低于预设权重的知识点之前;
或者,按照权重从大至小的顺序,设置各知识点的学习顺序;
或者,将关联关系的紧密度高于预设紧密度的知识点相邻设置;
或者,按照关联关系的紧密度从强至弱的顺序,依次设置各个知识点之间的边。
可选的,所述学习记录至少包括以下项之一:
所述用户对每个知识点的学习进度,所述学习进度包括学习时长和学习内容长度;
或者,所述用户在各知识点的同一个学习页面的驻留时长。
可选的,所述处理模块202还用于:
为每个知识点设置计时器和定时器,每个所述知识点对应的计时器用于对所述用户学习知识点进行计时,每个所述知识点对应的定时器用于定时。
可选的,所述目标知识点集合包括第一知识点,所述处理模块202还用于:
检测所述用户在所述第一知识点的同一个学习页面的驻留时长;
若所述驻留时长超出预设时长,则停止所述第一知识点对应的计时器的计时操作,并在所述第一知识点的学习页面提示用户:是否退出本次学习;
或者,若所述驻留时长超出所述预设时长,判断所述用户本次在所述第一知识点的学习页面的驻留行为是因为网络崩溃或者终端设备故障所导致时,则停止所述第一知识点对应的计时器的计时操作。
可选的,所述处理模块202还用于:
为每个知识点设置有效学习时长,所述有效学习时长是指每个知识点的有效学习时长;
当所述用户启动所述第一知识点的学习后,启动所述第一知识点对应的计时器,从所述用户开始学习所述第一知识点开始计时;
当所述第一知识点对应的计时器的计时时长达到所述第一知识点的有效时长后,退出所述第一知识点的学习,通过所述输入输出模块201提示所述用户重新选择所述第一知识点或者跳转至于所述第一知识点存在关联关系的下一跳知识点。
上面从模块化功能实体的角度分别介绍了本申请实施例中的用于基于知识图谱的知识点推荐装置,以下从硬件角度介绍一种用于基于知识图谱的知识点推荐设备,如图3所示,其包括:处理器、存储器和输入输出单元以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序。例如,该计算机程序可以为图1所对应的实施例中基于知识图谱的知识点推荐方法对应的程序。例如,当用于基于知识图谱的知识点推荐装置实现如图2所示的装置20的功能 时,所述处理器执行所述计算机程序时实现上述图2所对应的实施例中由装置20执行的基于知识图谱的知识点推荐方法中的各步骤;或者,所述处理器执行所述计算机程序时实现上述图2所对应的实施例的装置20中各模块的功能。又例如,该计算机程序可以为图1所对应的实施例中基于知识图谱的知识点推荐方法对应的程序。
所称处理器可以是中央处理单元(Central Processing Unit,CPU),还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor,DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit,ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array,FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等,所述处理器是所述计算机装置的控制中心,利用各种接口和线路连接整个计算机装置的各个部分。
所述存储器可用于存储所述计算机程序和/或模块,所述处理器通过运行或执行存储在所述存储器内的计算机程序和/或模块,以及调用存储在存储器内的数据,实现所述计算机装置的各种功能。所述存储器可主要包括存储程序区和存储数据区,其中,存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等;存储数据区可存储根据手机的使用所创建的数据(比如音频数据、视频数据等)等。此外,存储器可以包括高速随机存取存储器,还可以包括非易失性存储器,例如硬盘、内存、插接式硬盘,智能存储卡(Smart Media Card,SMC),安全数字(Secure Digital,SD)卡,闪存卡(Flash Card)、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
所述收发器也可以用接收器和发送器代替,可以为相同或者不同的物理实体。为相同的物理实体时,可以统称为收发器。所述存储器可以集成在所述处理器中,也可以与所述处理器分开设置。该收发器可以为输入输出单元。
本申请还提供一种计算机可读存储介质,该计算机可读存储介质可以为非易失性计算机可读存储介质,也可以为易失性计算机可读存储介质。计算机可读存储介质存储有计算机指令,当所述计算机指令在计算机上运行时,使得计 算机执行如下步骤:
获取知识点集合,所述知识点集合包括多个知识点,所述多个知识点是一个或多个课程中的知识点;
分析所述知识点集合中存在关联关系的知识点;
将每个知识点作为一个实体,将每两个知识点之间的关联关系作为边,将实体与实体之间的关联关系用关系模型表示,创建知识图谱;其中,所述知识图谱中存在至少一个被至少两个课程共有的知识点;
获取用户针对所述知识图谱的输入指令,根据所述输入指令向所述用户呈现对应的知识点;
记录所述用户在所述知识图谱上的学习记录;
根据所述学习记录和所述关系模型,确定与所述学习记录有关联关系的目标知识点集合,向所述用户推荐所述目标知识点集合中的至少一个知识点。
通过以上的实施方式的描述,本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现,当然也可以通过硬件,但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解,本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品存储在一个存储介质(如ROM/RAM)中,包括若干指令用以使得一台终端(可以是手机,计算机,服务器或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述的方法。
上面结合附图对本申请的实施例进行了描述,但是本申请并不局限于上述的具体实施方式,上述的具体实施方式仅仅是示意性的,而不是限制性的,本领域的普通技术人员在本申请的启示下,在不脱离本申请宗旨和权利要求所保护的范围情况下,还可做出很多形式,凡是利用本申请说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换,或直接或间接运用在其他相关的技术领域,这些均属于本申请的保护之内。

Claims (20)

  1. 一种基于知识图谱的知识点推荐方法,所述方法包括:
    获取知识点集合,所述知识点集合包括多个知识点,所述多个知识点是一个或多个课程中的知识点;
    分析所述知识点集合中存在关联关系的知识点;
    将每个知识点作为一个实体,将每两个知识点之间的关联关系作为边,将实体与实体之间的关联关系用关系模型表示,创建知识图谱;其中,所述知识图谱中存在至少一个被至少两个课程共有的知识点;
    获取用户针对所述知识图谱的输入指令,根据所述输入指令向所述用户呈现对应的知识点;
    记录所述用户在所述知识图谱上的学习记录;
    根据所述学习记录和所述关系模型,确定与所述学习记录有关联关系的目标知识点集合,向所述用户推荐所述目标知识点集合中的至少一个知识点。
  2. 根据权利要求1所述的方法,所述分析所述知识点集合中存在关联关系的知识点,包括:
    按照知识点的类型、知识点的层级关系分析所述知识点集合中存在关联关系的知识点,并标注各知识点之间存在的关联关系类型;
    所述分析所述知识点集合中存在关联关系的知识点之后,所述创建知识图谱之前,所述方法还包括:
    按照知识点的重要程度、知识点的类型、知识点的层级关系或知识点占本次学习规划的权重中的至少一个维度,对所述知识点集合中的各知识点进行层级划分,所述层级关系用父子关系表示。
  3. 根据权利要求2所述的方法,所述对所述知识点集合中的各知识点进行层级划分,包括以下项之一:
    将权重高于预设权重的知识点的学习时间设置在权重低于预设权重的知识点之前;
    或者,按照权重从大至小的顺序,设置各知识点的学习顺序;
    或者,将关联关系的紧密度高于预设紧密度的知识点相邻设置;
    或者,按照关联关系的紧密度从强至弱的顺序,依次设置各个知识点之间的边。
  4. 根据权利要求1-3中任一项所述的方法,所述学习记录至少包括以下项之一:
    所述用户对每个知识点的学习进度,所述学习进度包括学习时长和学习内容长度;
    或者,所述用户在各知识点的同一个学习页面的驻留时长。
  5. 根据权利要求4所述的方法,所述方法还包括:
    为每个知识点设置计时器和定时器,每个所述知识点对应的计时器用于对所述用户学习知识点进行计时,每个所述知识点对应的定时器用于定时。
  6. 根据权利要求5所述的方法,所述目标知识点集合包括第一知识点,所述方法还包括:
    检测所述用户在所述第一知识点的同一个学习页面的驻留时长;
    若所述驻留时长超出预设时长,则停止所述第一知识点对应的计时器的计时操作,并在所述第一知识点的学习页面提示用户:是否退出本次学习;
    或者,若所述驻留时长超出所述预设时长,判断所述用户本次在所述第一知识点的学习页面的驻留行为是因为网络崩溃或者终端设备故障所导致时,则停止所述第一知识点对应的计时器的计时操作。
  7. 根据权利要求6所述的方法,所述方法还包括:
    为每个知识点设置有效学习时长,所述有效学习时长是指每个知识点的有效学习时长;
    当所述用户启动所述第一知识点的学习后,启动所述第一知识点对应的计时器,从所述用户开始学习所述第一知识点开始计时;
    当所述第一知识点对应的计时器的计时时长达到所述第一知识点的有效 时长后,退出所述第一知识点的学习,提示所述用户重新选择所述第一知识点或者跳转至于所述第一知识点存在关联关系的下一跳知识点。
  8. 一种用于基于知识图谱的知识点推荐装置,所述装置包括:
    输入输出模块,用于获取知识点集合,所述知识点集合包括多个知识点,所述多个知识点是一个或多个课程中的知识点;
    处理模块,用于分析所述知识点集合中存在关联关系的知识点;将每个知识点作为一个实体,将每两个知识点之间的关联关系作为边,将实体与实体之间的关联关系用关系模型表示,创建知识图谱;其中,所述知识图谱中的存在至少一个被至少两个课程共有的知识点;
    所述输入输出模块还用于获取用户针对所述知识图谱的输入指令,根据所述输入指令向所述用户呈现对应的知识点;
    所述处理模块还用于记录所述用户在所述知识图谱上的学习记录;根据所述学习记录和所述关系模型,确定与所述学习记录有关联关系的目标知识点集合,向所述用户推荐所述目标知识点集合中的至少一个知识点。
  9. 根据权利要求8所述的用于基于知识图谱的知识点推荐装置,所述处理模块具体用于:
    按照知识点的类型、知识点的层级关系分析所述知识点集合中存在关联关系的知识点,并标注各知识点之间存在的关联关系类型;
    所述处理模块在分析所述知识点集合中存在关联关系的知识点之后,创建知识图谱之前,还用于:
    按照知识点的重要程度、知识点的类型、知识点的层级关系或知识点占本次学习规划的权重中的至少一个维度,对所述知识点集合中的各知识点进行层级划分,所述层级关系用父子关系表示。
  10. 根据权利要求9所述的用于基于知识图谱的知识点推荐装置,所述处理模块具体还用于:
    将权重高于预设权重的知识点的学习时间设置在权重低于预设权重的知 识点之前;
    或者,按照权重从大至小的顺序,设置各知识点的学习顺序;
    或者,将关联关系的紧密度高于预设紧密度的知识点相邻设置;
    或者,按照关联关系的紧密度从强至弱的顺序,依次设置各个知识点之间的边。
  11. 根据权利要求8至10中任一项所述的用于基于知识图谱的知识点推荐装置,所述处理模块具体还用于:
    所述用户对每个知识点的学习进度,所述学习进度包括学习时长和学习内容长度;
    或者,所述用户在各知识点的同一个学习页面的驻留时长。
  12. 根据权利要求11所述的用于基于知识图谱的知识点推荐装置,所述处理模块具体还用于:
    为每个知识点设置计时器和定时器,每个所述知识点对应的计时器用于对所述用户学习知识点进行计时,每个所述知识点对应的定时器用于定时。
  13. 根据权利要求12所述的用于基于知识图谱的知识点推荐装置,所述处理模块具体还用于:
    检测所述用户在所述第一知识点的同一个学习页面的驻留时长;
    若所述驻留时长超出预设时长,则停止所述第一知识点对应的计时器的计时操作,并在所述第一知识点的学习页面提示用户:是否退出本次学习;
    或者,若所述驻留时长超出所述预设时长,判断所述用户本次在所述第一知识点的学习页面的驻留行为是因为网络崩溃或者终端设备故障所导致时,则停止所述第一知识点对应的计时器的计时操作。
  14. 根据权利要求13所述的用于基于知识图谱的知识点推荐装置,所述处理模块具体还用于:
    为每个知识点设置有效学习时长,所述有效学习时长是指每个知识点的有 效学习时长;
    当所述用户启动所述第一知识点的学习后,启动所述第一知识点对应的计时器,从所述用户开始学习所述第一知识点开始计时;
    当所述第一知识点对应的计时器的计时时长达到所述第一知识点的有效时长后,退出所述第一知识点的学习,通过所述输入输出模块提示所述用户重新选择所述第一知识点或者跳转至于所述第一知识点存在关联关系的下一跳知识点。
  15. 一种用于基于知识图谱的知识点推荐设备,包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现如下步骤:
    获取知识点集合,所述知识点集合包括多个知识点,所述多个知识点是一个或多个课程中的知识点;
    分析所述知识点集合中存在关联关系的知识点;
    将每个知识点作为一个实体,将每两个知识点之间的关联关系作为边,将实体与实体之间的关联关系用关系模型表示,创建知识图谱;其中,所述知识图谱中存在至少一个被至少两个课程共有的知识点;
    获取用户针对所述知识图谱的输入指令,根据所述输入指令向所述用户呈现对应的知识点;
    记录所述用户在所述知识图谱上的学习记录;
    根据所述学习记录和所述关系模型,确定与所述学习记录有关联关系的目标知识点集合,向所述用户推荐所述目标知识点集合中的至少一个知识点。
  16. 根据权利要求15所述的用于基于知识图谱的知识点推荐设备,所述处理器执行所述计算机程序实现所述分析所述知识点集合中存在关联关系的知识点时,包括以下步骤:
    按照知识点的类型、知识点的层级关系分析所述知识点集合中存在关联关系的知识点,并标注各知识点之间存在的关联关系类型;
    所述分析所述知识点集合中存在关联关系的知识点之后,所述创建知识图 谱之前,所述方法还包括:
    按照知识点的重要程度、知识点的类型、知识点的层级关系或知识点占本次学习规划的权重中的至少一个维度,对所述知识点集合中的各知识点进行层级划分,所述层级关系用父子关系表示。
  17. 根据权利要求16所述的用于基于知识图谱的知识点推荐设备,所述处理器执行所述计算机程序实现所述对所述知识点集合中的各知识点进行层级划分时,包括以下步骤:
    将权重高于预设权重的知识点的学习时间设置在权重低于预设权重的知识点之前;
    或者,按照权重从大至小的顺序,设置各知识点的学习顺序;
    或者,将关联关系的紧密度高于预设紧密度的知识点相邻设置;
    或者,按照关联关系的紧密度从强至弱的顺序,依次设置各个知识点之间的边。
  18. 根据权利要求15至17中任一项所述的用于基于知识图谱的知识点推荐设备,所述处理器执行所述计算机程序实现所述学习记录时至少包括以下步骤:
    所述用户对每个知识点的学习进度,所述学习进度包括学习时长和学习内容长度;
    或者,所述用户在各知识点的同一个学习页面的驻留时长。
  19. 根据权利要求18所述的用于基于知识图谱的知识点推荐设备,所述处理器执行所述计算机程序实现所述基于知识图谱的知识点推荐方法时,包括以下步骤:
    为每个知识点设置计时器和定时器,每个所述知识点对应的计时器用于对所述用户学习知识点进行计时,每个所述知识点对应的定时器用于定时。
  20. 一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质中存储计算机指令,当所述计算机指令在计算机上运行时,使得计算机执行如下步骤:
    获取知识点集合,所述知识点集合包括多个知识点,所述多个知识点是一个或多个课程中的知识点;
    分析所述知识点集合中存在关联关系的知识点;
    将每个知识点作为一个实体,将每两个知识点之间的关联关系作为边,将实体与实体之间的关联关系用关系模型表示,创建知识图谱;其中,所述知识图谱中存在至少一个被至少两个课程共有的知识点;
    获取用户针对所述知识图谱的输入指令,根据所述输入指令向所述用户呈现对应的知识点;
    记录所述用户在所述知识图谱上的学习记录;
    根据所述学习记录和所述关系模型,确定与所述学习记录有关联关系的目标知识点集合,向所述用户推荐所述目标知识点集合中的至少一个知识点。
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