基于認(rèn)知診斷的個性化習(xí)題推薦

摘要： 針對現(xiàn)有的基于認(rèn)知診斷的習(xí)題推薦建模角度單一以及習(xí)題推薦結(jié)果不夠合理的問題，提出結(jié)合認(rèn)知診斷和深度因子分解機的個性化習(xí)題推薦方法。首先，設(shè)計一種知識點關(guān)系計算方法構(gòu)建課程知識樹，并提出增強Q矩陣準(zhǔn)確表示習(xí)題所含知識點的關(guān)系的概念；其次，提出基于知識點關(guān)系和習(xí)題表征的認(rèn)知診斷（NeuralCD-KD）模型，該模型計算增強Q矩陣，利用特征二階交叉和注意力機制融合習(xí)題難度的內(nèi)外因素，... （共6頁）