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公开(公告)号:CN115544268A
公开(公告)日:2022-12-30
申请号:CN202211211924.7
申请日:2022-09-30
Applicant: 南京信息职业技术学院
Abstract: 本发明提供一种教学与就业辅助知识图谱的构建及应用方法,将知识点、试题、就业岗位三类实体(节点)以及它们之间的关系,构建了应用于高等学校教学与就业的知识图谱。利用DeepWalk图嵌入技术实现节点向量化表示,得到了节点的向量表示。通过节点向量的欧氏距离,我们可以计算节点之间的相似度,并且对节点进行聚类。基于知识点和题库图谱,再结合学生的测试情况,能精准地刻画学生知识掌握情况。从而实现对学生学情研判,学习资源个性化推荐,精准一对一帮扶。在辅助就业方面。通过每个就业岗位所关联的知识点和技能点,让学生更清楚每个岗位的知识需求。及时找到针对该岗位自己的技能短板与不足,从而有针对性地学习。
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公开(公告)号:CN114911949A
公开(公告)日:2022-08-16
申请号:CN202210467173.9
申请日:2022-04-29
Applicant: 南京信息职业技术学院
IPC: G06F16/36 , G06F40/295 , G06Q50/20
Abstract: 本发明公开了一种课程知识图谱构建方法及系统,其根据教学大纲以及预设权重值生成大纲知识图谱;根据教案生成教案知识图谱;以大纲知识图谱中的核心知识点为根节点,建立知识点之间的向量表示;用余弦相似度公式计算所述大纲知识图谱和所述教案知识图谱中实体的向量之间的相似度;若相似度大于等于设定阈值则认为是同一实体,以所述教案知识图谱中知识点为准,确定课程知识点,将以教案知识图谱中知识点为根节点的子图存入课程知识图谱相应位置中;若相似度小于设定阈值则认为是不同实体,将以两个实体为根节点的子图分别存入课程知识图谱的相应位置中;整合形成完整的课程知识图谱。本发明实现了课程知识图谱依赖教学大纲和教案的自动构建。
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公开(公告)号:CN119517394A
公开(公告)日:2025-02-25
申请号:CN202411530064.2
申请日:2024-10-30
Applicant: 南京信息职业技术学院
IPC: G16H50/30 , G06N3/0442 , G06N3/084 , G16H70/20
Abstract: 本发明公开了一种基于LSTM网络的甲状腺病程发展时序分析方法,包括以下步骤:步骤一:数据收集与预处理:收集患者甲状腺病程相关的时序数据,并对时序数据进行标准化处理;步骤二:LSTM网络模型构建:设计LSTM网络模型,并使用步骤一标准化处理的时序数据对LSTM网络模型进行训练,捕捉甲状腺病程中的时间依赖关系;通过交叉验证和超参数调优,优化LSTM网络模型的性能。本发明提供了一种基于LSTM网络的甲状腺病程发展时序分析方法,通过对甲状腺疾病患者的病程数据进行时间序列分析,预测疾病的发展趋势,为临床决策提供科学依据,有助于医生更好地掌握患者的病情变化趋势,优化治疗方案,改善患者的预后。
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