0 引 言

作为教育大数据的典型应用, “自适应学习”受到国内外教育科技界的广泛关注。自适应学习系统是打破传统教育模式, 实现个性化学习和因材施教的重要手段, 主要包括知识模型、 学生模型、 接口模型和自适应推荐引擎4个模型[1]。知识模型用于描述知识结构、 表达知识概念之间的联系, 是自适应学习系统进行内容推荐的重要依据。因此, 知识模型的质量直接决定了自适应学习系统进行内容推荐的精准度。

目前, 很多学者对知识模型进行了研究, 大部分知识模型或基于教学大纲搭建或只进行简单分类, 忽略了知识概念之间的关联以及学生因素对于知识模型质量的影响。故大部分知识模型均存在知识表现离散、 系统性不强和实用性差等问题。知识图谱[2-5]可直观表达实体之间的联系, 是多学科融合的知识结构图, 是实体与实体之间关系以及实体属性的集合, 因此知识图谱的应用将有效解决知识模型系统性不强的问题。根据教学大纲搭建的知识模型, 只考虑了知识本身的结构体系和领域专家的教学经验, 却忽略了系统的使用者对于系统的影响。故笔者利用FP-Growth关联规则挖掘算法对知识实体间的关系进行动态更新, 充分考虑了学生行为数据对知识模型的影响, 进而提高了系统的实用性。

1 知识图谱

  

图1 知识图谱的网络结构Fig.1 The network structure of knowledge map

知识图谱是结构化的语义网, 用于以图的形式描述知识工程中知识实体及其相互关系[6]。在这里引入三元组“实体-关系-实体”或“实体-属性-属性值”进行知识表示[7], 每个实体可用一个全局唯一确定的ID标识, 属性-属性值描述知识实体的内在特性, 知识实体之间通过关系构成网状的知识结构。在学习过程中多是以课程为知识体系的最小单元, 故笔者将课程实体作为研究对象搭建知识图谱。设用于知识表达的三元组形式为TF={E,R,ET}[8], 其中E为所有课程实体的集合, R为实体之间的关系集合, ET为课程实体的内在属性集。各实体之间的联系可形成复杂的网络结构, 其结构如图1所示。其中Ei表示具体的课程实体； Rij表示课程实体Ei与Ej所对应的关系, 对应于集合R； ETi表示课程实体Ei的内在属性集合。

图2为知识模型的体系框架[9,10], 虚线部分为知识图谱的初始搭建流程, 外部用于实现知识模型动态更新的功能。首先确定知识领域, 对该领域的知识数据进行实体抽取、 关系抽取和属性抽取, 也可统称为信息抽取[11], 形成高结构化数据。然后对抽取的数据进行本体化知识表达[12], 完成概念层次体系的描述。最后将审核通过的具体概念加入本体库, 形成初始知识图谱。为保障知识模型的系统性, 需在现有知识图谱的基础上不断迭代新的知识概念。新知识概念引入模型前需进行数据结构化处理, 然后和现有知识图谱的知识概念进行融合, 去除重合或置信度较低的知识概念, 避免出现数据冗余。此外还需注意新知识概念与原有本体模式的适配情况, 整体通过质量评估环节后作为最新的知识模型。

  

图2 知识模型的体系框架Fig.2 The system framework of knowledge model

2 关联规则挖掘算法

2.1 相关术语

FP-Growth算法是一种关联分析算法[13], 也被称为不产生候选集的关联规则挖掘算法, 由Han等[14]在2000年提出。以下是算法中相关术语在知识模型中所代表的具体含义。

5) 支持度(Rsupport)。同时包含课程实体X,Y的学习路径占全部学习路径的百分比, 即概率P(X∪Y)或Rsupport=(X∪Y)/n, 其中X∪Y是指数据库D中课程实体X和Y的出现的次数, n表示数据库D中所有路径数。可用于表示该规则在学习路径数据库中出现的频繁程度。

2) 事务数据库。事务的集合或者学习路径数据库, 记为D={D1,D2,…,Dn}。它是由一系列学习路径组成, 每条学习路径Di都是E的子集。

3) 频繁项集。频繁地同时出现在学习路径数据库D中课程实体的集合。

4) 关联规则。形如X⟹Y的蕴涵式, 其中X,Y属于E并且X和Y交集为空, 表示两个课程实体之间存在很强的关联。X为关联规则的前件, Y为关联规则的后件。

古典舞《爱莲.说》是一部侧重写意的成功之作，其创作灵感来自于宋代诗人周敦颐散文诗《爱莲说》：“予独爱莲之出淤泥而不染，濯清涟而不妖，中通外直，不蔓不枝，香远益清，亭亭净植，可远观而不可亵玩焉。”舞蹈不是根据诗中对莲花外表与内在的描绘，采用中国画的写意造型手法，把荷花的形象拟人化形象化诗意化。演员用行云流水欲诉还休的肢体语言向我们表达了东方女子虽出于污浊现实而不受沾染，受清水洗濯而不显妖冶，实为百花丛中的贤君子品格。

1) 项目集。设E={E1,E2,…,Em}是很多课程实体item的集合。

6) 置信度(Rconfidence)。学习路径数据库中同时包含课程实体X和Y的学习路径数占仅包含课程实体X的学习路径数的百分比, 即Rconfidence=(X∪Y)/Xcount或称为条件概率P(X/Y), 用于表示规则的有效性。

2.2 实现原理与流程

FP-Growth算法采用分而治之的思想, 先对事务数据集进行压缩存储并构建fp-tree, 然后利用fp-tree得到所有的频繁项集和关联规则。FP-Growth算法的伪代码[15]实现如下所示。

4) return L∩支持度大于min_sup的项目集α∩β；}

输入： 学习路径数据库D, 最小支持度min_sup

输出： fp-tree

“很遗憾，测试已经结束了。”詹寻摇了摇头，“20次模拟海战的结果，已经足够说明问题，我们的任务完成了。谢谢大家的帮助，你们早点回去休息吧。”

算法描述：

4) if (P≠Ø){把P的第一个课程实体赋值给p, 并把其从P中删除； 调用递归函数insert_tree([p/P],T);}

1) 扫描数据库D, 计算每个课程实体的支持度获得频繁1-项集, 在按照支持度进行降序排列得到频繁项集表L;

2) 创建tree根节点T, 标记为“null”；

2) if(tree只包含单个学习路径P)for路径P中课程实体的每个组合, 记为β{

3) for数据库D中的每条学习路径Di{

囊性棘球蚴病（cystic echinococcosis，CE）是由于感染细粒棘球蚴绦虫（Echinococcus granulosus，Eg）的幼虫而导致的一种严重危害人类健康和畜牧业生产的人畜共患寄生虫病［1］。囊性棘球蚴病是一个慢性感染过程，其对宿主的作用也是慢性长久的过程，两者之间的相互作用及其致病免疫机制十分复杂。

4) 对每条学习路径Di中的课程实体按照频繁项集L中的次序排序得到[p/P]格式的频繁项集, 其中p是首个课程实体, P是频繁课程实体项集表中除去p后的剩余课程实体组成的项表；

5) 调用函数insert_tree([p/P],T)；}

消费心理是指消费观。从经济学角度来对年轻人不正确的消费心理进行认识，不仅能更好地了解消费心理的内涵，也可以为年轻人正确判断自身消费行为提供相关依据。当然，消费心理作为衡量人们消费习惯的标准，集中展现了人们在消费过程中个人心理行为的具体表现，人们的消费观念会根据人们的收入水平以及社会风气等发生变化。所以在研究年轻人的消费心理时，需要从多个方面出发，比如：要从当前社会氛围、对购买活动的态度等多个方面，进行综合考虑。就目前年轻人在成长过程中的诸多现象看，存在很多不健康的消费心理。归纳起来，主要表现在以下几方面：

其中insert_tree([p/P],root)的具体表达如下。

1) if(root有孩子节点N且N.item.name==p.item.name)N.count++;

综合以上对陈光明《马克·吐温幽默小品欣赏》译本中的具体典例分析和效果赏析，我们将其方法归纳为以下两点：

2) else{创建新节点N; N.item.name=p.item.name;N.count=1;p.parent=root;将N.node.link指向树中与它同课程实体的节点;}

3) end if

王阳明(1472—1529)，名守仁，字伯安，别号阳明子、阳明山人，世称阳明先生。其父王华是明宪宗成化十七年(1481年)的状元。王阳明生于明成化八年(1472年)，于孝宗弘治十二年(1499年)登进士第，武宗正德元年(1506年)冬，因上疏援救戴铣等而得罪大太监刘瑾，贬为贵州龙场驿驿丞。在龙场驿任上，王阳明致力于主观唯心主义思想的研究，并形成了著名的“心学”体系。后官至南京兵部尚书，嘉靖七年(1529年)卒，归葬浙江山阴洪溪乡(今属绍兴县兰亭镇)。卒后三十八年，即隆庆元年，追赠新建侯，谥文成。

社会资本是通过民众自主组织所建立起来的以信任、互惠、规范、公共精神为内核的社会关系网络。这种特定的关系网络存在于一定的群体关系、组织关系中，是一种现实的或潜在的资源，当它被行为者调动或利用时，便以某种能量或资源的形式发挥作用，从而能够创造价值［1］。其作用在于规范人们之间的相互关系，增强人与人之间的信任程度，减少信息成本和信息的不确定性。

5) end if

3) 产生课程实体集α∩β, 其支持度为β中课程实体的最小支持度数；

然而，运行过程中仍体现出诸多不足：(1)商保公司经办过程中，凸显出基本医疗保险管理中心定位的不确定、职能如何转变、如何管办分离等需进一步探索；(2)医疗保险相关政策目前尚不完善，调整的可能性比较大，合同经办期限短，不利于建立稳定可持续发展的商保公司经办机制；(3)急需解决相关信息系统对接、信息交换和共享以及医保智能审核系统上线等；(4)医保经办服务具有特殊性，难以量化，存在隐蔽风险或行为，带来了考核指标设计的复杂性；(5)推行医疗服务联合共同体(医共体)，医疗机构与商保公司就经办服务工作认识上的存在疑问、配合支持上存在一定程度的抵触等。

通过调用fp_growth(tree,α)实现。该过程实现如下。

输入： 构造好的tree, 最小支持度min_sup

输出： 频繁项集L

1) 设L初值为空；

（4）方案提出工作是指根据前面分析的背景、需求和资源，按照相应的设计规范要求，提出初步满足要求的设计方案。

基于fp-tree的挖掘

fp-tree构造流程。

5) else for tree的头表中每个频繁项为αf{

与重力场特征类似，本区高山岩体和宝山岩体的磁场值相当，均为-140nT左右，亦说明两岩体可能同属深部相连的同一个岩体。此外，北部边界近东西向的半椭圆形负磁异常可能为区域性构造所致。

6) 产生一个课程实体集β=αf∪α, 其支持度等于αf的支持度；

7) 构造β的条件模式基B, 并根据条件模式基求解β的条件树treeβ;

8) if(treeβ≠Ø)调用fp_growth(treeβ,β)；}

9) end if

3 实验结果与分析

笔者使用的数据均来源上学堂的在线学习平台, 以表1中学习路径数据为例, 对FP-Growth算法的关联规则挖掘过程进行说明。每个课程实体都有唯一ID标识, 故这里涉及的课程实体用其ID代替。

在新医改形势下，相关的医疗保险机构会以第三方的形式更多的参与到医院的经营活动中，在实际的发展中，参保的人群比例也在不断的增加，这也形成了医、保、患三者之间密切的关系，在体现为人们利益服务的同时，对公立医院的主导地位进行了削弱，患者也具有着对医疗机构自主选择的权力，这就对公立医院的经济发展造成了影响。另外，医疗保险机构为了降低保费，还存在对参保人员的疾病预防以及健康保持等措施，这对人们的健康意识以及自我保健意识的提升具有重要的意义，在这种情况下，人们面对疾病的出现，就具有了更好的要求，公立医院如何进行服务质量的提升以及服务方式的丰富，来满足患者的满意度，将是吸引患者就医的重要内容。

 

表1 部分学生的学习路径数据表

 

Tab.1 The learning path data sheet of part of students

  

学习路径12345课程实体集29,28,31,16,15,30,27,3828,14,31,29,34,27,3514,29,30,37,3514,31,32,36,3828,29,31,33,34,38,27,12

  

图3 fp-tree结构图Fig.3 The structure chart of fp-tree

从课程实体的支持度等于包含该实体的学习路径数占所有学习路径的百分比可知, 课程实体的支持度与出现的频次成正比, 为简化计算将支持度与实体出现的频次等价。设最小支持度为2, 按照2.2节中fp-tree的构造流程对表1中的学习路径数据进行fp-tree构造, 构造结果如图3所示。

亩成本种子25元、化肥料农药150元、机播机收120元、人工80元，合计375元。亩产油菜籽130公斤、单价5.2元/公斤、亩产值676元。亩纯收入301元。

在fp-tree中包含了频繁课程实体及其支持度等信息, 其中节点链指明了某课程实体在fp-tree中的具体位置。然后基于新构造的fp-tree进行课程实体间关联规则的挖掘。按照2.2节中的挖掘流程, 自上而下依次遍历头节点表的每个课程实体, 挖掘存放着频繁模式信息的fp-tree, 表2为所有频繁课程实体的条件模式基和条件fp-tree。

 

表2 条件模式基和条件fp-tree

 

Tab.2 Conditional pattern base and condition fp-tree

  

频繁项条件模式基条件fp-tree38{(29-31-28-27: 2),(31-14:1)}{(31: 3)}3827{(29-31-28: 2), (29-31-28-14: 1)}{(29: 3, 31: 3, 28: 3)}2714{(29-31-28: 1),(29: 1),(31: 1)}Ø28{(29-31: 3)}{(29: 3, 31: 3)}2831{(29: 3)}{(29: 3)}3129ØØ

为便于观察FP-Growth算法的实验结果对知识图谱的影响, 现将上学堂在线学习平台中小学物理科学领域知识模型进行可视化[16]。图4为课程实体的详细数据； 图5为小学物理科学领域知识模型图, 圆圈代表知识图谱中的课程实体； 学科和难度级别是课程实体的两个属性, 分别用圆圈的颜色和数字进行标识; 根据两个课程在学习过程中是否存在时间上的先后, 课程实体的关系分为先修关系和并列关系, 其中先修关系用有向线段表示。图6是基于FP-Growth算法的计算结果进行动态更新后的知识模型。对比图5、 图6可见, 部分课程实体的关系发生了改变, 同时实现了多学科的融合, 证明了FP-Growth算法对于知识模型的动态更新具有良好的效果。

  

图4 部分课程实体数据截图Fig.4 Part of the course entity data screenshots

  

图5 小学物理科学领域知识模型图 图6 小学物理科学领域知识模型动态更新图 Fig.5 Primary school physics science knowledge map Fig.6 Dynamic update of knowledge model in primary physics

4 结 语

针对在线学习平台存在的问题, 笔者提出基于知识图谱的自适应学习系统知识模型。课程实体间通过关系相互联系, 构成网状的多学科融合的知识图谱, 以提高知识模型的系统性。再利用FP-Growth关联规则挖掘算法对大量学习路径数据进行课程实体关系的挖掘, 实现知识图谱的动态更新, 以提高知识模型的实用性。除此之外, 知识图谱中属性值的更新可以通过分析学习用时、 反复学习次数、 试题错误率等数据实现。

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