基于知识图谱技术的线上教学资源推荐系统设计与实现.docx
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2022-11-02
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引言
当今的时代是信息化飞速发展的时代,与日俱增的海量数据令当代生活陷
入了“乱花渐欲迷人眼”的局面。诚然,互联网上以指数级增长的教学资源为追求
自我提升的学习者带来了许多便利。然而,信息过载、数据爆炸也为学习者查
找可用信息、浏览所需资源带来了挑战。推荐系统作为该问题的核心解决方案
之一,能够向学习者快速高效地提供可用信息。推荐算法主要包括基于内容的
推荐、基于协同过滤的推荐、基于关联规则的推荐等类型。然而,仅使用以上
方法可能会出现冷启动、数据稀疏等问题
[1]
。
这些传统的推荐算法也存在问题和缺点。例如,基于内容的推荐算法主要
根据用户的喜好进行推荐,因此很难为用户带来新鲜有趣的推荐结果,在一定程
度上导致了“信息茧房”的形成。而基于协同过滤的推荐算法普遍存在冷启动和
数据稀疏的问题。此外,传统推荐算法偏重于推荐前 20%信息丰富的物品,系统
中剩余 80%的物品很难展示给用户,导致“长尾效应”,使资源利用率降低。而基
于关联规则的推荐算法对于模型参数的设置要求较高,对于大规模的潜在关系
挖掘不甚擅长,性能不佳。如何有效避免出现信息茧房现象,为学习者提供更多
交叉学科的教学资源推荐,帮助学习者建立知识体系化概念,是教学资源推荐中
的关键问题。
在推荐系统中引入知识图谱(knowledge graph)为解决上述关键问题提供
了可能。
[2]
知识图谱是一种特殊的图结构,包含了丰富的语义知识,可大幅提高推
荐的准确性和可解释性
[3]
。在知识图谱中,知识及其关联构成三元组。多个三元
组通过节点关系相互连结,构成网 状结构,清晰记录了各项目间的关联关系,包
含着丰富的语义关联信息
[4]
。利用知识图谱可以实现对教学资源中多源异构数
据的有效整合,形成包含丰富语义联系的知识网络图。
然而,构建出全学科内包含丰富语义联系的知识网络图是一项具有挑战性
的工作,其难点在于交叉学科知识点及体系化知识点间的语义关联构建。原因
是：（1）若全部 由教师人工构建,则需要全学科领域内众多专业教师的配合。
这不仅会耗费大量的时间和精力,同时也可能因教师的不同理解而出现差异,导
致可信度降低;（2）若全部由系统自动抽取,则需要系统具有极高的文本、图像、
视频等多源异构数据的处理能力,然而现阶段的技术能力暂时难以支持该目标
的实现。因此本文采用基于教师人工构建和系统自动抽取相结合的方法,在知
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