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更新时间：2021-02-13 09:34:26
Python 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

【文件预览】：
ACKRec-master
----data()
--------user_feature.p(17KB)
--------user_action.p(73KB)
--------concept_embedding.p(784KB)
--------adjacency_matrix.p(146KB)
--------end_test.p(8KB)
--------negative.p(1.63MB)
--------rate_matrix.p(161KB)
--------UC.p(372KB)
----layers.py(8KB)
----models.py(6KB)
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