發(fā)布時間：2021-04-30 04:49

　　文章以課程網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)資源為例,研究了多元化課程資源知識圖的構(gòu)建、個性化特征模型與數(shù)據(jù)挖掘、知識推理查詢及剪枝與防過度剪枝的算法設(shè)計,最后實驗驗證了引入模糊推理對提高查全率具有貢獻作用。 

【文章來源】：安徽職業(yè)技術(shù)學(xué)院學(xué)報. 2020,19(04)

【文章頁數(shù)】：5 頁

【文章目錄】：
1 相關(guān)理論
    1.1 知識圖譜
    1.2 模糊理論
2 知識圖譜模糊推理
    2.1 知識判斷模糊集與邏輯運算
    2.2 模糊推理規(guī)則
        (1）同一論域上的推理
        (2）不同論域上的推理
        (3）似然推理與條件推理
    2.3 推理過程
3 應(yīng)用研究
    3.1 環(huán)境搭建
        3.1.1 在線課程資源知識圖譜構(gòu)建
        3.1.2 個性化特征模型及數(shù)據(jù)挖掘
            （1）特征模型
            (2）數(shù)據(jù)計算與挖掘
    3.2 個性化知識查詢
        3.2.1 個性特征值單位化處理與模糊判定推理
        3.2.2 知識查詢過程
4 實驗結(jié)果與分析
5結(jié)論


【參考文獻】：
期刊論文
[1]融合知識圖譜與用戶評論的商品推薦算法[J]. 湯偉韜,余敦輝,魏世偉.  計算機工程. 2020(08)
[2]大規(guī)模企業(yè)級知識圖譜實踐綜述[J]. 王昊奮,丁軍,胡芳槐,王鑫.  計算機工程. 2020(07)
[3]融合關(guān)系挖掘與協(xié)同過濾的物品冷啟動推薦算法[J]. 任永功,石佳鑫,張志鵬.  模式識別與人工智能. 2020(01)



本文編號：3168867