一种基于GNN模型的学分银行信息智能推荐方法

摘要

本发明公开了一种基于GNN模型的学分银行信息智能推荐方法，包括以下步骤：S1、构建学分银行中课程、证书、以及职业之间关联的知识图谱；S2、构建GNN模型；S3、将知识图谱作为GNN模型的输入，获得信息推荐排序结果。本发明克服了一般信息推荐受数据稀疏性和冷启动的制约，通过GNN引入边的信息来客服这一不足，实现了对学分银行系统中个性化学习推荐系统的优化，使得学习者能在学分银行中，通过填写课程、证书、职业信息，得到系统更为智能的个性化学习推荐，对学习者的学习提供了更为精准的推荐，使得用户对学分银行系统的粘度保持在较高水平，也更利于学分银行的推广。