典型文献
一种基于遗传算法的试题推荐方法
文献摘要：
针对大量试题造成信息过载,导致试题推荐的个性化程度不高、效率低下等问题,根据认知诊断、数据挖掘及自然语言处理等交叉领域的研究,提出一种基于遗传算法的试题推荐方法TCEGA.该方法根据认知诊断模型确定试题与知识点的关联状况,对学生的试题掌握水平进行建模;结合隐含语义分析方法对试题库的数据进行处理,根据试题难度为学生推荐相应的试题.TCEGA考虑了受推荐学生在学习方面的个性,同时考虑了群组学生在学习方面的共性,以提高试题推荐的合理性与准确性.对比实验结果表明,该方法在试题推荐时的准确率达到90.17％,相比传统SOM算法的准确率提高了11.79％,可广泛应用于在线学习的试题推荐场景.
文献关键词：
试题推荐;遗传算法;认知诊断;用户兴趣;算法优化
中图分类号：
作者姓名：
徐明远
作者机构：
上海工程技术大学电子电气工程学院,上海201600
文献出处：
引用格式：
[1]徐明远-.一种基于遗传算法的试题推荐方法)[J].软件导刊,2022(05):55-60
A类：
试题推荐,TCEGA
B类：
推荐方法,信息过载,自然语言处理,交叉领域,认知诊断模型,模型确定,知识点,语义分析,试题库,试题难度,群组,SOM,在线学习,用户兴趣,算法优化
AB值：
0.215164
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