Maison >développement back-end >tutoriel php >Comment concevoir un système prenant en charge les cartes de connaissances et les recommandations intelligentes dans les réponses aux questions en ligne

Comment concevoir un système prenant en charge les cartes de connaissances et les recommandations intelligentes dans les réponses aux questions en ligne

王林
王林original
2023-09-26 13:55:47806parcourir

Comment concevoir un système prenant en charge les cartes de connaissances et les recommandations intelligentes dans les réponses aux questions en ligne

Comment concevoir un système prenant en charge les cartes de connaissances et les recommandations intelligentes dans la réponse aux questions en ligne

Avec le développement d'Internet et de l'intelligence artificielle, les systèmes de réponse aux questions en ligne sont progressivement devenus un outil d'apprentissage populaire. Cependant, les systèmes de réponse aux questions en ligne traditionnels ne fournissent souvent que des questions et des réponses, manquant d'organisation des connaissances plus approfondie et de fonctions de recommandation personnalisées. Cet article explique comment concevoir un système de questions-réponses en ligne prenant en charge les cartes de connaissances et les recommandations intelligentes, et fournit des exemples de code spécifiques.

1. Idées de conception de système

  1. Carte des connaissances : la carte des connaissances organise les connaissances dans une structure graphique, qui aide à clarifier les relations et les niveaux entre les connaissances. La carte des connaissances du système de questions-réponses en ligne peut associer et classer des connaissances connexes telles que des questions, des chapitres, des cours, etc. Les apprenants peuvent comprendre la structure et le parcours d’apprentissage des connaissances en parcourant la carte des connaissances.
  2. Recommandation intelligente : la recommandation intelligente consiste à donner des recommandations personnalisées de contenu d'apprentissage en fonction du comportement d'apprentissage et des préférences de l'utilisateur. Le système de réponse en ligne peut fournir des questions et des recommandations de ressources d'apprentissage qui sont cohérentes avec les objectifs d'apprentissage de l'apprenant en analysant des informations telles que les enregistrements de réponses de l'apprenant, les questions consultées et les cours.

2. Composition du système

  1. Conception de la base de données : Le système a besoin d'une base de données pour stocker les données associées telles que les questions, les réponses, les chapitres, les cours, etc. Voici un exemple simple de conception de table de questions :

Tableau de questions (ID de question, contenu de la question, réponse, ID de chapitre, ID de cours)

D'autres tableaux sont conçus de la même manière et peuvent être étendus en fonction des besoins réels.

  1. Affichage de la carte des connaissances : le système a besoin d'une interface frontale pour afficher la carte des connaissances. Vous pouvez utiliser HTML, CSS et JavaScript pour concevoir une interface visuelle pour une carte des connaissances. Voici un exemple de code JavaScript simple :
function showKnowledgeMap() {
  // 获取知识地图数据并渲染
  var knowledgeMapData = getKnowledgeMapData();
  renderKnowledgeMap(knowledgeMapData);
}

function getKnowledgeMapData() {
  // 从后端获取知识地图数据
  // 使用AJAX请求或其他方式获取数据
  // 返回知识地图数据
}

function renderKnowledgeMap(data) {
  // 使用D3.js等图形库渲染知识地图
  // 根据数据生成节点和边,并添加交互效果
}
  1. Fonction de recommandation intelligente : le système nécessite un service backend pour gérer la fonction de recommandation intelligente. Ce qui suit est un exemple simple de code Python :
def recommend(user_id):
  # 获取用户的答题记录、查看的题目和课程等信息
  user_answer_record = getAnswerRecord(user_id)
  user_viewed_questions = getViewedQuestions(user_id)
  user_viewed_courses = getViewedCourses(user_id)

  # 根据用户信息进行推荐
  recommend_questions = recommendQuestions(user_answer_record)
  recommend_courses = recommendCourses(user_viewed_courses)

  # 返回推荐结果
  return {
    "questions": recommend_questions,
    "courses": recommend_courses
  }

def getAnswerRecord(user_id):
  # 从数据库获取用户的答题记录数据
  # 返回用户答题记录
}

def getViewedQuestions(user_id):
  # 从数据库获取用户查看的题目数据
  # 返回用户查看的题目
}

def getViewedCourses(user_id):
  # 从数据库获取用户查看的课程数据
  # 返回用户查看的课程
}

def recommendQuestions(answer_record):
  # 根据答题记录进行问题推荐
  # 返回推荐的问题列表
}

def recommendCourses(viewed_courses):
  # 根据课程浏览记录进行课程推荐
  # 返回推荐的课程列表
}

3. Implémentation et utilisation du système

Le système peut être implémenté sur la base des idées de conception et des exemples de code ci-dessus. Les utilisateurs peuvent comprendre la structure des connaissances et des parcours d'apprentissage en parcourant la carte des connaissances. Dans le même temps, le système recommandera intelligemment des sujets et des cours pertinents en fonction des enregistrements de réponses et du comportement d'apprentissage de l'utilisateur. En fournissant des recommandations personnalisées de contenu d'apprentissage, le système peut aider les utilisateurs à apprendre plus efficacement et à améliorer les résultats d'apprentissage.

Résumé :

Concevoir un système de questions-réponses en ligne prenant en charge des cartes de connaissances et des recommandations intelligentes peut aider les apprenants à mieux organiser et maîtriser les connaissances. Grâce à une conception raisonnable du système, à la conception de la base de données et à la mise en œuvre du code, un système de réponse aux questions en ligne entièrement fonctionnel et convivial peut être réalisé. Grâce à une amélioration et une optimisation continues, des recommandations de contenu d'apprentissage plus précises et personnalisées peuvent être fournies pour améliorer l'expérience d'apprentissage et les effets d'apprentissage des apprenants.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Déclaration:
Le contenu de cet article est volontairement contribué par les internautes et les droits d'auteur appartiennent à l'auteur original. Ce site n'assume aucune responsabilité légale correspondante. Si vous trouvez un contenu suspecté de plagiat ou de contrefaçon, veuillez contacter admin@php.cn