K12学习平台个性化学习资源推荐

随着在线学习平台的普及, 产生了大量学习行为数据, 如何利用大数据挖掘技术分析在线学习行为, 解决学习者经常面临的“资源过载”和“学习迷航”问题, 更好地实现教学决策、学习过程优化和个性化学习方法推荐等, 已经成为研究重点. 文章基于苏州线上教育中心的学习行为数据, 研究了常用的推荐系统模型, 结合该平台的数据特点, 提出了一种基于知识图谱的协同过滤推荐算法, 利用该算法, 平台推荐的资源准确率超过了90%, 有效解决了学生“学习迷航”的问题.