针对信息过载导致学生不能有效获取偏好知识的问题,提出一种面向学生画像的偏好知识获取方法.利用学生浏览知识内容,通过学生关键词、主题分布两个维度,构建学生画像向量空间模型.据此,计算学生与知识之间的相似度,获取直接偏好知识.利用学生浏览知识内容进行聚类分析,根据学生学习行为设计算法,获取间接偏好知识.以实际运行系统中提取的学生学习行为信息为实验数据,进行实验分析,结果表明,获取的偏好知识能更好地刻画学生画像.
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