【摘 要】
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个性化习题推荐是教育数据挖掘领域的重要课题,目前众多学者提出了各种习题推荐模型,但仍有许多可以改进的地方:（1）当前主流的模型对于学生特征的研究不够彻底,对于学生整体答题行为内部的关联信息未能充分挖掘,学生学习是一个复杂的行为,需要搭建高可解释性模型。（2）大多数传统模型能够处理的数据量有限,难以应付海量线上教育数据的分析处理。（3）很多模型往往只考虑解决习题推荐场景中的某一个问题,而对于一个良好
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个性化习题推荐是教育数据挖掘领域的重要课题,目前众多学者提出了各种习题推荐模型,但仍有许多可以改进的地方:（1）当前主流的模型对于学生特征的研究不够彻底,对于学生整体答题行为内部的关联信息未能充分挖掘,学生学习是一个复杂的行为,需要搭建高可解释性模型。（2）大多数传统模型能够处理的数据量有限,难以应付海量线上教育数据的分析处理。（3）很多模型往往只考虑解决习题推荐场景中的某一个问题,而对于一个良好的推荐行为来说需要考虑多方面的因素。为解决以上问题,针对习题推荐系统中最重要的三个指标:新颖度、难度以及多样性进行研究,最终形成本文的研究内容如下:（1）为满足习题推荐新颖度指标,对学生知识点学习范围进行建模,预测知识点出现概率。在基于LSTM的知识点概率预测模型中融入学生遗忘因素,提出SF-KCAP（Student Forgetting Behavior Based Knowledge Concept Appearance Prediction）模型。（2）为满足习题推荐难度适中这一条件,对学生知识点掌握情况进行预测,研究基于动态键值对记忆网络DKVMN的深度知识追踪模型,最后在模型中融入学生能力及学习态度因素,提出DKVMN-CA（Dynamic Key-Value Memory Networks with Capacity and Attitude Elements for Knowledge Tracing）模型。（3）在前两点对学生用户画像进行建模之后,利用协同过滤User CF算法实现习题推荐多样性指标。综合上述算法提出一种先初筛后过滤的习题推荐系统,实现基于学生知识追踪的多指标习题推荐算法SKT-MIER（Multi-Index Exercise Recommendation Algorithm Based on Students’Knowledge Tracing）。（4）在四个真实的开源知识追踪数据集上对本文提出的推荐模型SKT-MIER以及模型中涉及到的DKVMN-CA模型效果进行评估,并与其它主流模型进行对比,在相应的评价指标上均有所提高。
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