第六届新兴教育技术国际研讨会 (sete2021) 由珠海市科学技术协会资助,北京师范大学-香港浸会大学联合国际学院、香港万维网科技学会与珠海市计算机学会联合主办,北京师范大学人工智能与未来网络研究院、澳门大湾区人工智能学会与ccf珠海会员活动中心联合协办,所有收录论文将由springer lncs出版。
会议于2021年11月11-12日在珠海召开。本次会议第一天的议程是第六届新兴教育技术国际研讨会开幕式暨粤港澳大湾区人工智能高峰论坛;第二天的议程 是sete2021论文展示及工作坊。scholat团队成员郑东阳以线上的形式参加了会议。报告论文:scholar-course knowledge graph construction based on graph database storage。报告从三个方面展开:全文的概述,,图谱的构建过程及存储。
知识图谱是一种对复杂关联数据进行建模和表示的有效方式,,近年来引起了广泛的研究并在不同的领域得到应用。学者网是大型综合性教学科研协作平台,学者网课程平台拥有海量课程信息数据,面对如此庞大的数据,必须有一种高效的数据组织方式对其进行建模与表示,而知识图谱正是这样的一种技术。为学者网课程平台构建课程知识图谱,有利于充分挖掘潜在信息关联,释放数据潜力,为课程平台大数据分析提供数据基础。
结合scholat课程平台的数据特点和发展需要,本文以学者和课程为中心构建了 scholar-course knowledge graph(sckg) 并将它集成到新版本的课程平台中。团队成员首先构建 了 sckg 的本体,然后通过d2r技术,网络爬虫等技术从不同的数据源抽取出知识加入到kg中,一共拥有110,856 个节点,1,674,961 对关系。之后将它存储在图数据库 neo4j 中,并在一些关键属性上建立了btree索引和full-text索引以加快查询速度。