SAKT:基于PyTorch的知识追踪自关注模型实现

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简介：
本文介绍了一种名为SAKT的知识追踪模型，该模型采用PyTorch框架实现了自注意力机制，有效提升了知识掌握状态预测的准确性。 SAKT-火炬是基于“知识跟踪的自我专注模型”的Pytorch实现版本。该模型通过考虑学生过去的问题与答案来预测其未来问题的答案正确性。先前的方法如DKT、DKVMN等都是基于RNN，但在处理稀疏数据时这些方法的表现不佳。相比之下，SAKT能够识别出从学生的过往活动中提取的知识概念，并用于预测未来的活动情况。该模型使用了自我注意机制以发现知识概念之间的关联。在训练过程中，SAKT达到了AUC 0.749的验证效果。其架构参数包括：window_size（整数）——输入序列长度；dim（整数）——嵌入维度大小；heads（整数）——多头注意力中的头部数量；dropout（浮点型数值）——前馈层中应用的辍学率以防止过拟合；learn_rate（浮点型数值）——模型的学习速率。

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SAKT:基于PyTorch的知识追踪自关注模型实现

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本文介绍了一种名为SAKT的知识追踪模型，该模型采用PyTorch框架实现了自注意力机制，有效提升了知识掌握状态预测的准确性。 SAKT-火炬是基于“知识跟踪的自我专注模型”的Pytorch实现版本。该模型通过考虑学生过去的问题与答案来预测其未来问题的答案正确性。先前的方法如DKT、DKVMN等都是基于RNN，但在处理稀疏数据时这些方法的表现不佳。相比之下，SAKT能够识别出从学生的过往活动中提取的知识概念，并用于预测未来的活动情况。该模型使用了自我注意机制以发现知识概念之间的关联。在训练过程中，SAKT达到了AUC 0.749的验证效果。其架构参数包括：window_size（整数）——输入序列长度；dim（整数）——嵌入维度大小；heads（整数）——多头注意力中的头部数量；dropout（浮点型数值）——前馈层中应用的辍学率以防止过拟合；learn_rate（浮点型数值）——模型的学习速率。

EduKTM：知识追踪模型的模型动物园

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EduKTM是一款创新的知识追踪模型集合平台，汇集了多种先进的算法模型，旨在精准评估学习者在特定领域的掌握程度和进步情况。在教育领域，理解学生的学习进度和掌握的知识点至关重要。EduKTM（Education Knowledge Tracking Model）是一个专门针对这一需求开发的平台，它汇集了多种知识跟踪模型，用于监测和预测学生在学术课程中的学习表现。这个平台为教育研究人员和开发者提供了一个集中的资源库，可以探索、比较和改进不同的知识跟踪方法。知识跟踪是通过分析学生的学习行为和答题数据来推断他们对特定知识点的理解程度的过程。这通常涉及到大量的数据分析和机器学习技术。EduKTM提供的模型可能包括基于统计的方法，如隐马尔可夫模型（HMM）、条件随机场（CRF），以及更复杂的深度学习模型，如循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）和Transformer架构。在EduKTM中，“Makefile”是一个关键的文件，在软件工程中用于自动化构建过程。`Makefile`可能包含了编译、链接模型代码、运行测试和实验以及生成报告等一系列任务的指令，通过运行`make`命令可以方便地执行预定义的任务，无需手动进行一系列复杂的步骤。 EduKTM-main作为压缩包的主文件夹，很可能包含以下组成部分： 1. **源代码**：包含了实现各种知识跟踪模型的算法和数据处理工具。 2. **数据集**：可能包含模拟或真实的学生学习数据，用于训练和验证模型。 3. **配置文件**：用于设定模型参数、实验设置等，允许用户自定义模型的行为。 4. **脚本**：用于数据预处理、模型训练、评估和可视化结果的Python或Shell脚本。 5. **文档**：详细说明EduKTM的工作原理、如何使用模型、如何运行实验以及如何解释结果。 6. **依赖库**：可能包含模型所需的各种第三方库和框架的版本信息，如TensorFlow、PyTorch等。通过EduKTM，研究人员和教育从业者可以轻松地比较不同知识跟踪模型的效果，并选择最适合特定教学环境和学生群体的模型。这有助于个性化教学、提高教学质量，并为学生提供及时反馈与指导以提升学习效果。EduKTM是一个强大的工具，它将理论研究与实践应用相结合，推动了知识跟踪领域的进步。通过深入挖掘和理解`Makefile`及`EduKTM-main`中的内容，我们可以更好地利用这个平台，在教育领域中为数据分析和智能决策提供有力支持。

知识图谱下的GKT：基于图形的知识追踪

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本研究探讨了在知识图谱环境下的一种新型知识追踪模型GKT，该模型通过图形化表示学习者知识点掌握情况，实现精准教育推荐。 GKT的架构如下：为了运行此代码，请确保您的机器满足以下要求： - 配备GPU的计算机； - Python 3环境； - 安装numpy、pandas、scipy、scikit-learn 和 torch库，具体版本为： - numpy==1.17.4 - pandas==1.1.2 - scipy==1.5.2 - scikit-learn==0.23.2 - torch==1.4.0 请注意，在processing.py文件中执行如下命令时，不要使用pandas 0.23.4版本： ``` df.groupby(user_id, axis=0).apply(get_data) ``` 如果在测试过程中使用“assistment_test15.csv”文件，并且您使用的是pandas的0.23.4版本，在执行groupby操作之后，会得到16名学生的结果。但如果您使用了pandas 1.x系列版本，则只会返回15名学生的数据。

Latest_Query_Transformer_RNN_PyTorch: 在PyTorch中实现论文用于知识追踪的最新查询变换器...

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本项目在PyTorch框架下实现了论文《用于知识追踪的最新查询变换器RNN》中的模型，旨在提供一个高效、可扩展的知识追踪解决方案。 Last-Query-Transformer-RNN 模型的独特之处在于它仅使用最后一个输入作为变压器编码器中的查询，而不是整个序列。这使得QK矩阵乘法的时间复杂度从O(L^2)降低到O(L)，从而允许模型处理更长的序列。该模型架构的具体用法如下： ```python from last_query_model import * seq_len = 100 total_ex = 1200 total_cat = 234 total_in = 2 in_ex, in_cat, in_in = random_data(64, seq_len, total_ex, total_cat, total_in) model = last_query_model(dim_model=128, heads_en=1) ```

关于慕课学生评价的贝叶斯知识追踪模型研究.pdf

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本文探讨了在慕课环境下应用贝叶斯知识追踪模型对学生学习行为和效果进行评估的研究，旨在提高在线教育个性化教学的质量。如何让学生更高效地利用慕课（MOOC）资源一直是一个重要问题。实际上，提高MOOC平台用户的利用率始终是关键所在。王卓和张铭基于贝叶斯知识跟踪模型对此进行了研究。该模型旨在帮助学生更好地掌握在线课程中的学习内容，并促进他们的积极参与度与互动性，从而提升整体的学习效果。

基于MATLAB的光线追踪与CDL通道模型自定义实现

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本项目采用MATLAB语言，实现了光线追踪技术及CDL信道模型的定制化开发，为无线通信系统的仿真分析提供了高效工具。此示例展示了如何利用光线追踪分析的结果来自定义CDL通道模型参数。该示例介绍了以下内容：指定发射器与接收器在三维环境中的位置；运用光线追踪技术计算信道的几何特性，如光束数量、角度、延迟及衰减；根据光线追踪分析的数据配置CDL信道模型；使用相控阵系统工具箱定义通道天线阵列，并基于完美信道估计进行奇异值分解以可视化发射和接收阵列的方向图。

基于OpenCV的物体识别与追踪实现

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本项目采用开源计算机视觉库OpenCV，实现了对特定物体的有效识别和实时追踪。通过图像处理技术优化算法性能，提高跟踪精度，为智能监控、机器人导航等领域提供技术支持。利用VS2010和OpenCV实现物体追踪。

毕业设计-基于深度知识追踪(GIKT)模型的习题推荐系统设计与实现.zip

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本作品为一款基于GIKT（Generalized Item Knowledge Tracing）模型开发的学习辅助工具。通过深入分析用户学习行为，能够精准掌握学生对知识点的理解程度，并据此提供个性化的习题推荐，旨在提升学习效率和个性化教育体验。系统设计充分考虑了深度知识追踪技术的应用，实现了对学生知识掌握情况的动态监测与反馈，为教学活动提供了有效的数据支持。标题中的“基于深度知识追踪（GIKT）模型的习题推荐系统”是一个利用现代机器学习技术，特别是深度学习，来个性化推荐习题的学习辅助工具。GIKT全称为Grained Knowledge Tracing，是一种深度学习模型，它试图理解学生在解决不同问题时的知识掌握情况，并据此推荐合适的练习题目。这种系统对于提升教育质量、个性化教学和提高学生的学习效率具有重要意义。这个项目是一个毕业设计项目，涵盖了综合性的实践工作，包括但不限于系统设计、模型构建以及前端界面开发等多方面内容。以下是几个关键技术点： 1. **深度知识追踪（GIKT）模型**：相比传统的PCKT或DKT模型，GIKT能够更细致地捕捉学生对不同知识点的理解程度。通过处理学生的历史答题数据，该模型可以学习他们的知识状态并预测未来表现。 2. **Flask框架**：这是一个轻量级的Python Web应用开发框架，在项目中用于构建API接口以接收前端请求、处理业务逻辑，并返回推荐习题的数据结果。 3. **Vue.js**：这是一种渐进式的JavaScript框架，适用于构建交互式用户界面。在该项目中，它被用来设计展示习题列表和用户选择的界面，并发送请求到后端服务器。 4. **数据库管理**：为了存储并处理大量学生答题数据，在项目开发过程中可能使用了关系型或非关系型数据库如MySQL、PostgreSQL或MongoDB来保存学生的答题历史及知识状态等信息。 5. **数据预处理**：在训练GIKT模型之前，需要对原始的答题数据进行清洗和格式化以方便后续的数据分析与建模工作。 6. **模型训练与优化**：这包括选择合适的损失函数、优化器以及可能的超参数调整来提高预测准确性和泛化能力的过程。 7. **推荐算法**：基于GIKT模型对学生知识状态的预测，系统会采用某种推荐方法（例如协同过滤或内容基础的方法）生成个性化的习题建议。 8. **部署与监控**：项目完成后需要将系统部署到服务器上，并进行实时性能监测以确保服务稳定性和效率。 9. **用户体验设计**：通过友好的界面和流畅的交互体验来增强学生对系统的接受度和使用频率是至关重要的方面之一。综上所述，这个毕业设计是一个完整的软件工程实践案例，涵盖了从数据处理、模型构建到前后端开发等全过程。它不仅帮助学习者深入理解深度学习与知识追踪的概念，还能够掌握实际项目中的开发技能。

KGCN-pytorch：基于PyTorch的KGCN模型实现

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KGCN-pytorch是基于流行的深度学习框架PyTorch实现的知识图谱卷积网络(Knowledge Graph Convolutional Network, KGCN)模型。该库提供了灵活且高效的工具，用于处理和分析复杂的知识图谱数据，适用于推荐系统、问答系统等应用场景。 KGCN-火炬是推荐系统的知识图卷积网络的Pytorch实现：王宏伟、赵M、谢星、李文杰、郭敏仪在2019年网络会议论文集（WWW 2019）中的工作。电影数据集的原始评级文件太大，无法包含在此仓库中。首先对评级数据进行分类： ``` wget http://files.grouplens.org/datasets/movielens/ml-20m.zip unzip ml-20m.zip mv ml-20m/ratings.csv data/movie/ ``` 音乐没事做其他数据集如果要使用自己的数据集，则需要准备两个文件。评分数据每行应包含（用户-ID、物品-ID和评级）。在此仓库中，它是pandas数据框结构。知识图由每个三元组（头-关系尾）组成，在此仓库中，它们是字典类型。