基于知识图谱的个性化智能教学推荐系统(论文+源码)_kaic_基于知识图谱的课程推荐

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摘要
Abstract
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第1章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 知识图谱
1.2.2 个性化推荐系统
1.3 本文研究内容及创新点
1.4 全文组织结构
第2章 相关理论与技术概述
2.1 知识图谱
2.1.1 知识图谱的介绍与发展
2.1.2 知识图谱的构建
2.3 协同过滤推荐算法
2.2.1 推荐算法概述
2.2.2 Pearson相关系数
2.2.3 Spearman相关系数
2.4 Bert模型和Albert模型
2.4.1 Bert模型
2.4.2 Albert模型简介
2.4.3 模型的预训练和处理
2.5 Agent技术与多Agent系统
2.6 SherlockII系统
2.7 本章小结
第3章 Python程序设计知识图谱的构建
3.1 课程的知识结构
3.1.1 知识点的表示
3.1.2 知识点的关系
3.1.3 知识点和题目的属性
3.2 课程知识图谱的构建
3.2.1 数据的获取
3.2.2 关键字和相关信息的抽取
3.3 基于Neo4j图数据库的知识图谱存储
3.4 本章小结
第4章 基于知识图谱的个性化教学推荐方法
4.1 基于知识图谱的个性化教学推荐流程
4.2 基于Albert的综合题目相似度与题目难度的题目筛选
4.2.1 基于Albert模型的题目相似度的计算与题目初筛
4.2.2 综合题目相似度与题目难度的相似题目筛选
4.3 基于模糊推理的认知水平估算算法
4.3.1 学生的认知水平表示
4.3.2 认知水平的估算
4.3.3 认知水平估算中模糊集隶属度的更改方法
4.4 个性化推荐的相关算法
4.4.1 前驱知识点搜索算法
4.4.2 后继知识点推荐算法
4.4.3 动态难度级别确定算法
4.5 本章小结
第5章 基于知识图谱的个性化推荐系统实现
6.1 系统功能结构模型
6.1.1 学生操作部分和学生模型的表示
6.1.2 教师操作部分
6.2 系统架构
6.5 系统开发环境
6.6 系统实现
6.6.1 错误诊断算法
6.6.2 个性化教学控制
6.6.4 组卷算法
6.6.5 学生模糊综合评价
6.6.6 学前测试
6.6.7 知识图谱与知识点掌握情况
6.6.8 个性化学习模块的实现
6.7 学习效果评估
6.8 本章小结
第6章 总结与展望
7.1 总结
7.2 展望
参考文献

 
第1章 绪论
1.1 研究背景及意义
近年来，“智能化教育”、“数字化教育”以及“知识图谱”等与人工智能相关的教育术语已经成为了教育领域内的热门话题。在全球范围内，越来越多的政府和教育机构开始关注并投入大量资源在这一领域的研究和应用中。例如，在中国，2019年发布的《北京共识》就提出了将人工智能与教育、教学和学习系统进行融合的理念，为人们提供了新的思路和发展方向。随着数字化浪潮的不断涌现，人工智能在教育领域的应用已经引起了越来越多人的关注。这一趋势在最近举办的“2022国际人工智能与教育会议”上得到了进一步的证实。会议上，来自世界各地的专家学者们纷纷分享了他们在人工智能教育领域的研究成果和实践经验，为这一领域的发展提供了新的动力和思路。学科知识图谱作为人工智能教育应用的基础项目之一，也越来越受到人们的关注。学科知识图谱是一种通用的、开放的知识图谱，也可以用作垂直领域的知识图谱，具有可模块化、层次化、广泛融合等特点[1]。通过对学科知识图谱的构建和应用，教育工作者们可以更加高效地开展教学活动，增强教学效果，以适应学生对知识水平、兴趣爱好等各方面的要求。
对于传统的教学模式而言，一直将课堂置于核心地位，但这种方法存在局限性，因为它不可以充分满足多样化的学生需求和兴趣爱好。虽然疫情促进了在线学习平台的普及，但很多平台仍然没有解决“一视同仁”的问题，这些平台给所有用户提供相同的学习资源和练习，这使得学习者的进步缓慢且难以持续。然而，随着技术的进步和人们对个性化服务的需求不断增加，开发一套个性化智能教育系统是可行且必要的。该系统能够基于识别学生的学习差异和多样性之上，进而巧妙地提供个性化的定制教学建议和资源推荐，以满足他们各自独特的需求和要求。例如，一些学生可能已经掌握了某些知识点，他们需要的是更高级别的练习和挑战；而一些其他学生可能对某些知识点有困难，他们需要的是更基础的教学和练习。个性化智能教育系统以学生自身的学习情况和学习经验为依据，为每位学子度身定制独一无二的教育建议和资源引荐，这一创新性系统的目标在于显著提升学生的学习效果和满意度情况。此外，开发个性化智能教育系统还有一个重要的作用是解决教育资源失衡的问题。如果大城市和小城市都能够共享高质量的教育资源，那么教育水平的差异将大大缩小。这将有利于改善落后地区的教育水平，提高教师和学生的教学和学习能力。总之，个性化智能教育系统的研究和应用是非常必要和有价值的，这将有助于提高学生的学习效果和满意度，缩小教育资源的失衡，促进教育水平的提高。
知识图谱的出现使得学习不再是一项孤立的任务，而是形成了以“知识点”为图节点的知识点网络一个网络，将知识点和知识点之间的联系紧密地相连[2]。这为学生提供了一个更为高效和有针对性的学习方式。通过知识图谱，学生可以更清晰地了解知识点之间的关系，了解哪些知识点是前置知识，哪些知识点是后续的发展，可以更有针对性地选择学习路径。这种方式，有助于学生建立一个系统的知识体系，将碎片化的知识点整合为一个有机的整体。学习者不用再盲目地做题，无穷无尽地做完一题又一题，最终只是心理上得到了满足，考试的时候甚至是其他情况要派上用场的时候却发现自己掌握的情况实在是太差了。学生只是学一题背一题，暂时性地学会了某道题的解法，并没有“举一反三”或者是“触类旁通”，对的题目依然对，错的题目继续错，花了大量的时间却没有意料之中的收获。这是因为用户“之所以然不知其所以然”，也许只知道这道题是要学习某一个知识点，但是却不知道在学习该个知识点之前，更需要先学习和掌握该知识点的前驱知识点，只有基础在了，才有后续的平稳发展。比如，当学习Python语法中的“break语句”前，还是要先学会“for循环”，否则的话是难以掌握这个知识点的。假如只是停留在“break语句只是用来跳出循环”的表面理解，而不知道for循环是什么，那么在实际操作中就会因为不知道如何运用for循环而对于“break语句”并不能得心应手。相应地，如果没有学习for循环，就无法领会break语句背后的逻辑，也就无法很好地理解和应用该知识点，甚至可能会因为理解不到位而出现错误。这表明，了解知识点之间的前后关系是非常重要的，因为它们之间相互影响、相互依存，构成了知识体系的基础。而现在相比于以前，学生可以更加理性地选择学习的重点和难点。在学习中，学生不再盲目地做题，因为他们知道如何在知识图谱上寻找答案。而且，知识图谱为学生提供了一个更广泛的知识视野，他们可以从更广泛的角度了解知识点，拓展思维和解决问题的能力。此外，知识图谱还可以为教师提供一个更有效的教学工具。教师可以通过知识图谱更全面地了解学生的知识体系，发现学生的薄弱环节和误区，并根据学生的学习进度和能力制定更为个性化的学习计划和教学策略，提高教学效果。知识图谱的出现为教育领域带来了重要的改变。它提供了一种新的学习方式，可以帮助学生更加高效地学习知识，建立系统的知识体系，提高学习效率和成绩。
本文所研究的系统将“知识图谱”和“个性化智能教学推荐”功能结合起来，针对用户对知识点的掌握情况，将知识图谱中的数十个知识点以及大量的题目运用多种公式和算法以及模型进行筛选并做个性化推荐，不仅能够使得教师的教学更有参考的针对性数据，也让学生在学习的时候能够看清自己薄弱的环节并在系统上做更多的针对性训练，以达到“事半功倍”的学习效果。
1.2 国内外研究现状
1.2.1 知识图谱
本文所研究的系统将“知识图谱”和“个性化智能教学推荐”功能结合起来，针对用户对知识点的掌握情况，将知识图谱中的数十个知识点以及大量的题目运用多种公式和算法以及模型进行筛选并做个性化推荐，不仅能够使得教师的教学更有参考的针对性数据，也让学生在学习的时候能够看清自己薄弱的环节并在系统上做更多的针对性训练，以达到“事半功倍”的学习效果。
知识图谱是一种基于语义的、结构化的知识表示方法，这是一个比较新兴的研究领域，自20世纪80年代开始，一些学者就开始关注这一领域，对知识图谱的理论和应用进行了深入研究。John Sowa[3]是知识表示领域的先驱之一，他在20世纪80年代提出了知识表示的语义网络模型，这对于知识图谱的发展和应用有着深远的影响。他的研究成果包括对于本体论和语义网络的深入探讨，对于知识表示的语义和语法问题的研究，以及对于知识工程的一些实践和方法论的探索。Ronald J. Brachman[4]是知识表示领域的著名学者，他的研究方向包括知识表示、知识推理、本体论等。他在知识表示的本体论问题上进行了深入研究，提出了一些本体论的基本概念和原则，并在此基础上开展了知识表示和知识推理的研究。Thomas R. Gruber[5]既是知识图谱领域的先驱，也是知识表示和知识工程领域的重要学者。他在20世纪80年代开始研究语义网络和本体论，提出了知识图谱的概念，开创了知识表示和知识工程的新局面。他在知识表示的语义和语法问题、本体论的基本概念和原则、以及知识工程的实践和方法论等方面都有深入研究和重要贡献。
知识图谱的构建与更新是该领域的核心问题之一。传统的构建方式包括手工构建和自动化构建，但这些方式均存在一些限制。目前，学者们[6]正在研究如何将自然语言处理、信息抽取、机器学习等技术应用于知识图谱的构建和更新中，以提高构建效率和准确性。Jie Tang[7]及其团队提出了一系列基于深度学习的知识图谱表示学习方法，包括基于图卷积神经网络的表示学习、基于跨媒体信息的表示学习等。Hongxia Yang[8]及其团队提出了基于逻辑回归的知识图谱补全方法，该方法可以有效地将知识图谱中的缺失关系预测出来，同时能够处理多种类型的知识图谱。Xiao等[9]提出在知识表达要考虑语义表达的因素，并提出了一种知识图KSR ( Knowledge-enhanced Sequential Recommender ) 的语义表示方法。Yuyuan Tang[10]等人提出了一种称为R-GCN ( Relational Graph Convolutional Network ) 的新型图卷积神经网络模型，用于知识图谱的表示学习和推理。该模型能够在保留图结构信息的同时，对节点的表示进行更新和扩展，有效地提升了知识图谱推理的性能。Zheng[11]等研究团队提出了一种特定的图形数据库应用程序，旨在简化知识管理过程，并设计了一个基于属性图的数据模型来促进这一过程。该模型采用Neo4j图数据库系统实现。Dettmers[12]等人，提出了一种基于卷积神经网络的关系预测模型ConvE ( Convolutional Embedding ) 。该模型通过卷积操作捕捉实体间的局部结构信息，提高了关系预测的准确性。Wang[13]等人，提出了一种基于图注意力网络的知识图谱补全模型KGAT ( Knowledge Graph Attention Network for Recommendation ) 。该模型能够在预测任务中充分利用实体和关系的属性信息，提高了推荐系统的准确性。Sun[14]等人，提出了一种基于深度生成模型的知识图谱补全方法DKRL ( Description-Embodied Knowledge Representation Learning ) 。该方法能够处理知识图谱中的属性信息，提高了链接预测和实体分类任务的性能。Zhang[15]等人，提出了一种基于循环神经网络的知识图谱问答模型RippleNet。该模型能够从大规模知识图谱中自动挖掘和推理有用的信息，提高了问答系统的准确性。Nickel[16]等人，提出了一种基于矩阵分解的知识图谱表示学习方法，该方法能够捕捉到实体和关系之间的高阶依赖关系，提高了知识图谱补全任务的准确性。
1.2.2 个性化推荐系统
个性化智能教学推荐系统是一种基于教育数据挖掘和机器学习等技术的教学辅助系统，其目的满足每位学生的独特需求，提供度身定制的个性化教育指导和资源推荐。这一系统利用深入研究学生的学习数据情况，如课程评分、作业提交、学习行为等，来了解学生的学习情况和需求，然后根据学生的兴趣、能力、学习进度等因素，推荐适合的课程、教材、作业和学习策略等内容，以提高学生的学习效果和满意度。
个性化智能教学推荐系统的研究和应用在近年来逐渐受到关注，相关的学者和研究团队有很多，如：Enrico Palumbo[17]等人提出的entity2rec方法利用知识图谱中用户项目关系模型和神经语言模型，学习用户和项目属性的向量表示，并创建用户项目特定属性的相关特征。这些特征再被输入到排序算法中，用于学习优化Top-N推荐的全局相关模型。Koren[18]使用概率矩阵分解预测学生的得分，并基于预测结果向学生推荐相应的试题。吴玺煜[19]等人提出了一种推荐算法，该算法考虑了用户对物品的显式反馈数据，并使用知识表示学习方法获取物品的语义信息，以更好地为用户推荐相应的物品。这种算法将语义信息融入到推荐过程中，提高了推荐的准确性和效果。Niaraki[20]等人提出了一种基于知识本体的层次分析法，通过优化阻抗函数，建立用户GIS ( Geographic Information System ) 知识库，结合用户行为记录、路线偏好和位置属性等，实现个性化线路推荐。Drachsler[21]等人，提出了一种基于开放数据的学习分析和推荐方法。通过引入学习者的社交网络和开放数据，该方法能够提供更丰富、多样的个性化学习推荐。Thai-Nghe[22]等人，提出了一种基于因子分解机的个性化课程推荐方法。该方法能够捕捉学习者和课程之间的潜在交互关系，从而提高推荐的准确性和多样性。Rendle[23]等人提出了一种基于矩阵分解的个性化推荐算法，名为BPR ( Bayesian Personalized Ranking，贝叶斯个性化排序 )，能够处理隐式反馈数据，提高推荐的准确性。Hidasi[24]等学者创新性地推出了一种序列推荐算法，这一算法是建立在循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）基础之上产生的，这项技术不仅能够捕捉用户的动态行为和兴趣变化，还在推荐领域注入了更多的实时性和个性化元素，为用户提供更加独特和时刻贴近其需求的推荐体验。He[25]等人提出了一种基于神经网络的协同过滤算法(Neural Collaborative Filtering, NCF ) ，将矩阵分解和多层感知器(Multiple perceptron, MLP)相结合，从而提高推荐的准确性和泛化能力。
1.3 本文研究内容及创新点
本研究创造性地构建了智能教育推荐系统，其具体是以建构主义理论为基础，采用知识图谱技术，旨在提升网络教学个性化推荐的网络教学推荐系统。研究重点包括知识图谱的构建，对协同过滤推荐算法的研究，以及针对该算法存在问题的探讨。此外，以《Python程序设计》课程为案例，创建了一个课程知识图谱。研究还突破性地将知识图谱与协同过滤算法相结合，将这一融合应用于个性化智能教育推荐系统中，从而为学习者提供更加贴合其需求的推荐内容。
这一系统被构建成包含两大核心模块：首先是教学资源管理模块，其次是个性化教学学习推荐模块，创新之处在于我们引入了Agent技术，并通过多层Agent技术的深度设计呈现了一套用在分析系统的错误诊断算法、基于模糊集推理的学生认知水平估算算法和用于考试Agent的组卷算法等。个性化推荐模块具体包括两大核心模块，即知识图谱展示模块、试题推荐模块，为学生呈现了课程的知识图谱，这有助于他们更好地理解课程的总体结构，并理清并加深各个知识点之间的关联性情况。在试题推荐模块方面，我们充分利用学生信息采集模块的数据，进行深入评估学生的学习状况。这一独特方法融合了知识图谱和协同过滤推荐算法，为学生提供了精心定制的试题推荐。这项革新性的设计不仅显著提升了现有网络教育系统的互动性，而且实现了个性化教育的一大步，为学习者提供更加有针对性的教育体验。
这项研究中的一个创新之处是系统的个性化教学方面，基于知识图谱之上并有效利用Agent技术，利用对SherlockII方法的优化，并结合模糊逻辑推理，进而设计了一个用于评估Agent认知水平估算算法；提出一种分析Agent中错误诊断算法，该算法利用分析考试结果发现学生知识所存在的不足并有效结合知识表示模型，进而推断出合理的需加强学习路径，从而实现能够有针对性地加强教学；在对系统的个性化教学流程进行分析研究的过程中，构建了一系列相关算法和组卷算法等，这些算法是基于学习进度、难度级别和学习兴趣的智能估算来进行个性化推荐的。
其二是提出了一项基于Albert模型的重要改进措施。这一改进的关键在于引入了题目难度作为重要的考虑因素。通过改进的Albert模型，我们能够更深入地比较学生遇到的相似题目，以便在学生的个人学习水平范围内更好地掌握相关知识点。这项改进有望显著提高学生在解题和知识点掌握方面的表现。
实验的运行结果鲜明揭示，系统在两个关键领域——个性化推荐和学生认知能力推理方面表现出令人瞩目的优越性能力，试验系统的运行结果清晰展示了：这一系统能够巧妙地依照学生的学习进度、潜力水平和兴趣领域的估算情况，为他们提供高度个性化的学习内容建议；此外，系统还可以积极地获取学生的个性信息，深入推断他们的认知水平；可以通过分析学生成绩的错误诊断，为他们绘制出需要强化的学习路径。这一设计的实施取得了预期的成果，彰显了本系统在个性化推荐和学生认知能力推理方面的卓越优势。
1.4 全文组织结构
下面主要从本文的七个章节进行介绍：
第一章：绪论，介绍了研究的背景、意义，以及国内外研究现状，概要了解知识图谱和个性化推荐系统的概念。最后，展示了本文的研究内容及创新点。
第二章：相关理论与技术概述。深入讨论了知识图谱的概念和构建步骤，以及知识获取的技术。此外，还介绍了协同过滤推荐算法和Bert模型与Albert模型的相关知识。最后，探讨了Agent技术、SherlockII系统和错误诊断算法，为本文构建扎实的理论基础。
第三章：Python程序设计知识图谱的构建。详细解释了个性化智能教学系统模型，对知识图谱的构建、知识点的表示和关系以及使用neo4j存储知识图谱的展示进行了详细的阐述和讨论。
第四章：基于知识图谱的个性化教学推荐算法。讨论了基于知识图谱的个性化智能教学推荐算法，如判定学生对知识点的掌握情况和使用改进的Albert相似度模型计算题目相似度与题目筛选。研发了系统的个性化教学流程以及个性推荐Agent群中使用的后继知识点推荐算法、前驱搜索算法、动态难度级别算法以及学生兴趣的估算方法，同时具体提出了用在分析Agent的错误诊断算法、基于模糊集推理的学生认知水平推理算法以及考试Agent的组卷算法和教学管理Agent的学生模糊综合评价等。
第五章：基于知识图谱的个性化推荐系统。详细描述了个性化智能教学推荐系统的总体结构和设计以及推荐模块的功能，还有系统的实现和学习效果评估。
第六章：总结与展望。总结了全文的研究内容和关键成果，以及展望了未来可能的研究方向。
 
第2章 相关理论与技术概述
2.1 知识图谱
2.1.1 知识图谱的介绍与发展
知识图谱是一个将知识和信息组织成一个结构化的图谱，以便机器能够理解和利用这些信息的技术。它主要由三个部分组成：实体、属性和关系。实体是指真实存在的、具有唯一标识的事物或概念，例如人、地点、物品、组织等。每个实体都有一个唯一的标识符，通常是一个URI ( Uniform Resource Identifier ) 或者是一个本地ID。属性是指实体的特征或者是实体与其他实体之间的关联性，例如一个人的年龄、身高、体重、出生日期等。属性可以有多个，每个属性都有一个名称和一个值。关系是指实体之间的联系和连接，例如人与人之间的亲戚关系、组织与人之间的就职关系、物品与物品之间的共同特征等。关系可以是有向的或者是无向的，例如婚姻关系是有向的，而朋友关系是无向的。
知识图谱和知识库在理论和方法上确实存在相似之处。它们的共同点在于，都可以通过更有效和智能的方式来保存和管理已有的知识，并提供一个方便的访问接口，以满足人们对所需知识高效、准确获取的需求[26]。知识图谱通过对实体进行语义建模和关系抽取，可以构建出一个基于结构化知识的知识库，并且能够实现对知识的推理和查询，从而支持各种知识驱动的应用场景。知识图谱可以从多个来源进行构建，包括文本挖掘、数据抽取等。知识图谱的构建和应用也面临着多种技术挑战，如实体链接、关系抽取、知识推理、数据融合等。目前，知识图谱的应用已经涵盖了多个领域，如教育、医疗、金融、企业等。例如，在教育领域，基于知识图谱的个性化教育系统可以通过对学生知识结构的建模和分析，为学生提供个性化的学习路径和资源推荐，从而提高学生的学习效果。
知识图谱的发展历程可以分为以下几个阶段：
(1) 早期知识库和本体技术（1990年代-2000年代初）。早期的知识库和本体技术主要是通过手工构建和维护一个静态的、基于规则的知识库，用于自然语言处理和其他人工智能应用中的语义理解和推理。
(2) 语义网和RDF技术（2000年代初-中期）。随着Web技术的发展，人们开始思考如何将知识库和本体技术与Web技术相结合，以实现更广泛的知识共享和应用。这个阶段的代表性技术包括语义网和RDF技术。语义网是一个基于Web的知识共享和交互模型，RDF ( Resource Description Framework ) [27]是一种基于XML ( EXtensible Markup Language ) 的语言，用于描述资源和它们之间的关系。
(3) 知识图谱和Linked Data（2010年代）。随着Web技术和语义技术的不断进步，人们开始将知识库和本体技术与Linked Data技术相结合，构建了更为丰富、动态和开放的知识图谱。知识图谱是一个基于Web的、结构化的、可访问的、可扩展的、可重用的知识库，它将实体、属性和关系组织成一个图形结构，并提供了标准的查询和推理接口。知识图谱的代表性项目包括Google Knowledge Graph[28]、DBpedia[29]、Freebase[30]、YAGO[31]等。
(4) 知识计算和智能应用（2010年代后期-现在）。随着机器学习和深度学习等技术的发展，知识图谱也开始与这些技术相结合，实现了更为智能化的应用。这个阶段的代表性技术包括知识图谱嵌入、知识图谱补全、知识推理、智能问答等。知识图谱的应用也更加广泛，涉及到搜索、推荐、智能客服、智能家居、智能医疗等多个领域。
2.1.2 知识图谱的构建
知识图谱的构建通常包括以下步骤：
(1) 数据采集：结构化数据是按照表格形式组织的数据，易于存储和查询。非结构化数据指没有固定结构的数据，如文本、视频等。知识图谱可以从这两类数据中获取信息。对于结构化数据，知识图谱可以直接从数据库或表格中提取数据，然后将其转化为图谱中的节点和关系。对于非结构化数据，知识图谱需要进行处理来提取有用的信息，并将其转化为结构化数据，然后再加入知识图谱中。
(2) 数据清洗和预处理：在这一阶段，采集到的数据通常包含噪音和杂乱的信息。数据清洗和预处理的任务包括文本分词，去除停用词（常用但无实际意义的词语），实体识别，关系抽取等，以准备数据用于后续处理。
(3) 知识表示：在这个步骤中，构建知识图谱的基本元素被定义。实体和关系的表示方式通常采用图的结构。实体（如人物、地点、概念）通常对应图中的节点，而实体之间的联系则表示为连接节点的边。每个节点可以包含有关实体的信息，如标签、描述、属性等。例如，一个表示"苹果"的节点可以包含有关苹果的信息，如名称、颜色、形状等。图中的边则表示实体之间的关系，如"属于"、"位于"等。这种知识表示方式使得知识图谱能够捕捉实体之间的复杂关系。
(4) 实体抽取：在这一步骤中，文本数据被分析以识别和提取其中的实体。自然语言处理技术，如命名实体识别（NER），被用于从文本中定位和标记实体。例如，在句子 "苹果是一种水果" 中，"苹果" 和 "水果" 可能会被识别为实体，其中 "苹果" 被标记为"水果"类别的一个实体。
(5) 关系抽取：知识图谱中的关系是用于连接实体的边。在关系抽取中，文本数据被分析以识别实体之间的关系。这通常涉及使用自然语言处理技术来识别文本中的关系描述，如 "是"、"属于" 等。例如，在句子 "苹果是一种水果" 中，"苹果" 和 "水果" 之间的关系可以被识别为 "是"。
(6) 知识图谱存储：构建的知识图谱需要一个有效的存储系统来保存节点和边的信息。通常，图数据库或三元组存储系统被用来表示知识图谱。这些系统具有高效的检索和查询能力，允许用户根据实体和关系进行复杂的查询。数据以三元组的形式存储，其中每个三元组由主体、谓词和客体组成，表示节点之间的关系。例如，三元组 "（苹果，属于，水果）" 表示 "苹果" 实体与 "水果" 实体之间的属于关系。
(7) 知识推理：知识图谱不仅是一个存储知识的静态结构，还可以用于知识推理和查询。知识图谱查询通常使用查询语言（如SPARQL）来检索有关实体和关系的信息。推理引擎可以用于自动推导新的知识或回答复杂的问题。例如，通过查询知识图谱，可以找到与 "苹果" 相关的所有实体和关系，如其属性、类别、关联的人物等。推理引擎还可以帮助发现新的关系或知识，如 "苹果" 与 "维生素C" 之间的关联。
(8) 不断更新：知识图谱需要不断更新和维护，以反映新的知识和信息。
这些详细步骤是构建知识图谱的关键组成部分，每一步都需要使用不同的技术和工具来实现。知识图谱的构建是一个复杂而多样化的过程，通常需要跨足多个领域的知识和技术。
2.3 协同过滤推荐算法
2.2.1 推荐算法概述
协同过滤技术在推荐系统中的应用非常广泛，其中主要包括了基于用户的协同过滤算法 ( User-Based Collaborative Filtering, UserCF ) 和基于物品的协同过滤算法 ( Item-Based Collaborative Filtering, ItemCF ) 。
（1）基于用户协同过滤的推荐系统利用用户历史行为数据挖掘用户的偏好，并计算不同用户之间的相似度，通常使用皮尔逊相关系数或余弦相似度作为相似度度量。通过寻找具有相似偏好的用户，可以进行商品推荐，从而提高推荐的准确度和精度[33]。
（2）基于物品的协同过滤的基本思想是将与用户历史物品相似的其他物品推荐给用户，这是建立在相似物品得到的用户评分或行为相似的假设基础之上的[34]。ItemCF主要通过计算物品间的相似度，通常使用余弦相似度或Jaccard系数，实现推荐功能。这种方法的核心思想是“物以类聚”，即相似的物品被相似的用户喜欢。ItemCF的优点是能够个性化地推荐物品，而且不需要显式的物品或用户特征，只需要通过历史行为数据来推荐，因此适用于各种类型的物品推荐。
但是，协同过滤算法也有一些缺点，比如需要大量的历史数据来进行推荐，对于新用户和新物品推荐效果不佳，而且算法本身存在冷启动问题。冷启动问题是存在于协同过滤算法中的经典问题。当项目初试创建时，里面还没有任何的评价数据，则协同过滤算法无法发挥其优势而找到相似的推荐项目给用户；且新用户在新注册系统的时候也没有在系统中产生数据，所以系统也无法得知其喜好并对其进行个性化推荐[35]。而在本系统中，由于每个用户在初次登录的时候都会先被询问是否有过一定的Python基础，若用户选择了肯定的答案，那么将会做一份包含各个知识点的20多道题目的调查问卷，而用户在这份调查问卷的答案将会被用作系统的推荐数据，从而在一定程度上缓解了冷启动问题。