Apr, 2023

知识关系排名增强的异构学习交互建模用于神经图遗忘知识追踪

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TL;DR本研究提出了一个名为 NGFKT 的知识追踪模型，通过校准技能关系矩阵和 Q - 矩阵，以及应用图卷积网络对学生、练习和技能之间的异构交互进行建模，来降低主观标注的影响。研究结果表明，该模型在 AUC、ACC 和 Performance Stability（PS）等方面优于基线模型。
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发现论文，激发创造
  • GIKT：一种基于图的知识追踪交互模型

    本文提出了一种基于图卷积网络的知识追踪图交互模型（GIKT），用于解决在线教育系统中知识追踪中问题信息和高阶问题 - 技能相关性的问题。实验证明，GIKT 在三个数据集上实现了最新的最高性能。

    Sep, 2020

  • RKT：关系感知自注意力用于知识追踪

    本文提出了一个新的知识追踪模型，采用基于关系的自注意力机制来综合考虑练习之间的关系和学生的遗忘行为，进一步优化在线学习体验和评估方法。实验证明该模型优于现有的知识追踪方法，认知注意机制还能可视化人类学习过程中的时间模式。

    Aug, 2020

  • HGKT: 引入层次性练习图来进行知识追踪

    本研究提出了一种层次图知识追踪模型，使用问题模式构建层次化的练习图以探索练习之间的关系，并使用两种注意机制强调学习者的重要历史状态，通过提出的 K＆S 诊断矩阵跟踪知识和问题模式的掌握转换，取得了实验效果良好的结果。

    Jun, 2020

  • 基于门控与注意力邻居聚合器的关系学习，用于少样本知识图谱完成

    本文提出了一个使用全局 - 局部框架的少样本关系学习方法，在全局阶段中，引入了一种新颖的门控和注意力邻居聚合器用于准确地集成少样本关系邻居的语义信息，并在局部阶段中使用基于元学习的 TransH 方法来模拟和推断复杂的关系，实验证明该模型在常用基准数据集 NELL-One 和 Wiki-One 上比最先进的 FKGC 方法表现更好，具有更好的 5-shot FKGC 性能。

    Apr, 2021

  • 一种用于知识追踪的自注意力模型

    通过自我关注机制，提出了一个有效的知识追踪方法，使用相对较少的 KC 来预测学生的掌握程度，这种方法在处理稀疏数据时表现更好，并在多个真实数据集上得到了显著的提高。

    Jul, 2019

  • KGAT: 知识图谱注意力网络推荐

    提出了一种名为 KGAT 的新方法，它结合了知识图谱和嵌入传播技术，旨在显式地建模知识图谱中的高阶关系以提高推荐准确性，并采用注意机制以区分邻居的重要性。实验结果表明 KGAT 显著优于现有的基于知识图谱的推荐方法

    May, 2019

  • 基于注意力机制的 Q 矩阵知识追踪学习

    本研究提出一种基于 Q 矩阵和 Rasch 模型的新型混合嵌入方法，用于构建 Q 矩阵和学习学生知识状态，并使其适用于大规模在线教育平台上问题技能标签未能预先定义的情况，以实现知识追踪并提升数据挖掘性能。

    Apr, 2023

  • 知识图谱的单次关系学习

    本文提出了一种基于嵌入模型的一次性关系学习框架，将已有的知识和一跳图结构相结合，来预测在只有一个训练样例的情况下的新事实，并通过实验证明，在新关系预测和嵌入模型训练上，该模型具有巨大的性能优势。

    Aug, 2018

  • REKnow：用于联合实体和关系提取的增强型知识

    本研究提出了一种知识增强的生成模型，能够前所未有地利用知识图谱来解决关系抽取问题中的歧义，显著提高了在多个基准测试和设置下的性能表现。

    Jun, 2022

  • 提升超关系知识图谱补全

    该研究提出了一种用于高度关联知识图谱 (HKGs) 补全的方法，该方法引入了两个新修订：一是用轻量级实体 / 关系嵌入处理技术替换计算量大的图神经网络模块以提高计算效率；二是增加一个定向于合格证的辅助训练任务以提高该方法的预测能力，并且该方法在三个基准数据集上的实验中始终优于 STARE，计算效率显著提高。

    Apr, 2021