ナレッジグラフ24の実践 - py2neoをベースとした学生個別コースの推薦システム

みなさん、こんにちは。私は Weixue AI です。今日は、py2neo に基づいた学生のパーソナライズされたコースの推奨システムであるナレッジ グラフ 24 の実践的なアプリケーションを紹介したいと思います。このプロジェクトは、ナレッジ グラフ テクノロジを使用して、パーソナライズされたオンライン学習体験を提供し、何百ものコースと学習リソースのナレッジ グラフを構築し、ユーザーの学習履歴、興味、能力を分析することで、各生徒にパーソナライズされた学習パスと推奨コンテンツを生成します。学生は自分のニーズや興味に応じてコースを選択でき、システムは学生の学習進度や好みに合わせて推奨コンテンツを継続的に調整し、より良い学習体験と効果を提供します。このパーソナライズされた学習スタイルにより、生徒の学習意欲と学習効果を向上させることができます。

この記事では、学生のパーソナライズされたコース推奨プロジェクトにおけるナレッジ グラフの背景と、数百のコースと学習リソースを含むナレッジ グラフを構築する方法を詳しく紹介します。完全なデータ サンプルを提供し、それを py2neo に基づいてナレッジ グラフにインポートし、推奨アルゴリズム コードを記述します。

目次

1. プロジェクトの背景
2. ナレッジマップの構築
   1. データのサンプルとフォーマット
   2. データインポート
3. 推奨アルゴリズム
   1. ユーザーポートレート構築
   2. レコメンドアルゴリズムの実装
4. 結論は

1. プロジェクトの背景

現代の教育では、個人に合わせた学習パスの推奨が重要な要件になっています。生徒の学習履歴、興味、能力を深く理解することで、個人に合わせた学習パスを構築し、学習の効率と質を向上させることができます。

ナレッジ グラフは、複雑な関係を表現および探索できるツールとして、そのような個人化された学習パスを構築する可能性を提供します。数百のコースと学習リソースを含むナレッジグラフを構築することで、コース間の内部的なつながりを深く理解し、ユーザーの学習履歴、興味、能力の内容を分析することで、各学生にパーソナライズされた学習パスと推奨事項を生成できます。