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知识图谱与图嵌入在个性化教育中的应用综述
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面对当前日益庞大的教育大数据, 如何在海量数据中高效、准确地提取出高价值的知识, 以满足个性化教学需求, 已成为当前智慧教育的一个研究热点. 作为一种可视化分析技术, 知识图谱可有效构建和挖掘知识及知识间的相互联系, 现已成功应用于诸多领域. 而图嵌入技术的引入, 则有利于提升大数据背景下知识图谱的处理效率. 针对个性化教育的知识处理需求, 首先介绍了知识图谱与图嵌入算法的基本概念, 并从向量平移、基于张量因式分解和基于神经网络等3个方面, 介绍基于三元组的表征学习模型. 然后, 从7种应用类型的角度, 综述知识图谱与图嵌入技术在个性化教育领域中的研究现状. 最后, 总结全文并给出未来的研究展望.
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