-
题名一种基于图卷积神经网络的在线课程推荐系统
被引量：4
- 1
-
-
作者
袁东维
凤飞龙
-
机构
西北政法大学管理学院
陕西师范大学物理学与信息技术学院
-
出处
《现代电子技术》
2023年第18期66-70,共5页
-
基金
国家自然科学基金项目(11774212)
陕西自然科学基金项目(2022JM-403)
西北政法大学军民融合研究院项目(JM-202111)。
-
文摘
由于在线课程学习不受时间和地点限制,越来越受到广大求学者的青睐,但各大在线教育平台推出的在线课程数量较多,使得用户难以选择。课程推荐是解决“信息过载”的重要手段,然而现有的课程推荐模型对用户和课程隐式交互数据挖掘不足,为此,文中提出一种基于图卷积神经网络的在线课程推荐系统。首先利用用户和课程的多种交互行为分类构建用户-课程二部图;然后将课程知识信息融入用户-课程二部图,利用图卷积神经网络高阶连通性递归地在图上传播嵌入信息,深入挖掘“用户-课程-知识”的关联关系,并设计高效的在线课程推荐系统,迅速响应用户课程请求;最后选取三种经典的神经网络推荐模型进行对比分析。实验结果表明,所提方法具有较高的推荐准确率。
-
关键词
在线教育
课程推荐
图卷积神经网络
用户-课程二部图
交互行为
推荐准确率
-
Keywords
online education
course recommendation
graph convolutional neural networks
user-course bipartite graph
interactive behavior
recommendation accuracy
-
分类号
TN926-34
[电子电信—通信与信息系统]
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
-
