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上传时间: 2021-02-13
详细说明：异构视图中MOOC知识概念推荐的注意图卷积网络
纸质原始实现
抽象的
大规模的开放式在线课程正在成为一种流行的教育方式，它为学生提供了广泛的开放式学习机会，以帮助他们掌握知识。 为了吸引学生的兴趣，MOOC提供商使用推荐系统向学生推荐课程。 但是，由于一门课程通常包含许多视频讲座，每个讲座都涵盖一些特定的知识概念，因此直接推荐课程会忽略学生对某些特定知识概念的兴趣。 为了填补这一空白，本文研究了知识概念推荐的问题。 我们提出了在MOOCs知识概念的建议称为A ttentional异构图C onvolutional深ķnowledge建议ommender（ACKRec）的基于网络的终端到终端的图形神经的方法。 像其他推荐问题一样，它也遇到了稀疏性问题。 为了解决这个问题，我们利用内容信息和上下文信息来通过图卷积网络学习实体的表示。 除了学生和知识概念，我们考虑其他类型的实体（例如课程，视频
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