基于图卷积神经网络的线上教育资源群组推荐方法

摘要

线上教育资源推荐方法大部分是面向单个学习者的，然而不少学习活动多以多个学习者构成群组的形式进行.针对上述情况，首先，我们对群组成员间的社交网络进行建模，将学习者信任度、相似度和专业度以及衡量成员之间关系权重的个性度作为特征信息，然后通过图卷积神经网络学习聚合邻居信息得到个人偏好.其次，借助偏好融合策略得到群组的最终偏好.最后，按照项目评分，对线上学习群组进行教育资源推荐.实验结果表明，该方法有效提高了线上学习者群组的准确性和满意度.

关键词

群组推荐 / 成员关系 / 图卷积神经网络

基金资助

辽宁省重点攻关项目(LZD20202); 辽宁省教育厅项目(JYT19053); 辽宁省自然科学基金项目(2020-MS-239); 辽宁大学教学改革项目(2020YBXM127); 沈阳航空航天大学研究生教育教学改革项目(YJSJG202211);沈阳航空航天大学校级教学改革项目(JG2023018); 辽宁省普通高等教育本科教学改革研究项目(辽教办[2021]254号)