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一种基于个性化贝叶斯知识追踪模型构建知识结构的方法

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摘要

本发明提出了一种基于个性化贝叶斯知识追踪模型构建知识结构的方法，属于教育信息模型构建技术领域。所述方法包括步骤一、建立观察矩阵和状态矩阵；步骤二、建立贝叶斯知识追踪模型的参数模型；步骤三、建立参数融合模型用于将学习者个性化参数融合到传统贝叶斯知识追踪参数模型中；步骤四、利用前向算法和后向算法完成步骤三获得的参数模型的计算问题定义；步骤五、对所述参数模型采用极大对数似然估计来获得损失函数，利用所述损失函数更新参数θ；然后根据所述损失函数计算参数和权重参数；以此获得基于个性化贝叶斯知识追踪模型，最终完成知识结构的构建。

著录项

  • 公开/公告号CN110297817A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2019-10-01

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 哈尔滨工业大学;

    申请/专利号CN201910554419.4

  • 发明设计人 李全龙;程朋祥;

    申请日2019-06-25

  • 分类号G06F16/21(20190101);

  • 代理机构23211 哈尔滨市阳光惠远知识产权代理有限公司;

  • 代理人安琪

  • 地址 150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区西大直街92号

  • 入库时间 2024-02-19 13:26:53

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-11-01

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06F16/21 申请日:20190625

    实质审查的生效

  • 2019-10-01

    公开

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