一种电网技能培训的资源关联关系自动更新方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种电网技能培训的资源关联关系自动更新方法及系统，所述方法包括从预先构建的电网岗位技能培训知识库中获取所有学员的学习路径数据作为事物集；基于所述改进的FP

【技术实现步骤摘要】
一种电网技能培训的资源关联关系自动更新方法及系统


[0001]本专利技术涉及一种电网技能培训的资源关联关系自动更新方法及系统，属于电网技能培训


技术介绍

[0002]电网职业技能培训具有培训内容多、知识点零散且技能水平要求高等特点。目前缺少一套行之有效的培训知识管理手段，知识点多以各类规程文档、操作流程、管理制度、培训教材、课件等资源形式存在。一方面，同一知识点的培训资源不集中，相关知识点的培训资源间并无关联；另一方面，同一培训资源可能涵盖多个知识点；同时，可能出现学员访问某培训资源后，发现该资源并不合适而退出访问的情况；即学员对资源的访问程度是否完整同样能够体现学员对培训资源的喜爱程度；但是，传统FP
‑
Growth算法挖掘用户兴趣，只能得出该资源是否被某学员访问，而无法记录被该学员访问多少次，以及每次的访问程度。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的在于克服现有技术中的不足，提供一种电网技能培训的资源关联关系自动更新方法及系统，在生成频繁项集时，引入兴趣值系数，考虑访问频次和访问程度，可以将学员对培训资源的喜爱程度计入关联关系的挖掘中，提升准确性和实用性。
[0004]为达到上述目的，本专利技术是采用下述技术方案实现的：
[0005]第一方面，本专利技术提供了一种电网技能培训的资源关联关系自动更新方法，包括：
[0006]从预先构建的电网岗位技能培训知识库中获取所有学员的学习路径数据作为事物集，采用改进的FP
‑
Growth算法的支持度算法，得到满足支持度的培训资源生成FP项头表；
[0007]基于所述改进的FP
‑
Growth算法构建FP树生成频繁项集，得到满足置信度的培训资源间的关联关系；
[0008]调整所述置信度和支持度，使得所述改进的FP
‑
Growth算法能够给出合适的输出结果；
[0009]基于所述改进的FP
‑
Growth算法输出关联关系以及每条规则的置信度；
[0010]基于所述关联关系以及每条规则的置信度，修改电网岗位技能培训知识库中培训资源间的关联关系，完成电网岗位技能培训知识库的动态更新。
[0011]进一步的，所述改进的FP
‑
Growth算法，计算公式为：
[0012]其中，i为培训资源，T
i
为全部访问完成需用时，u为学员，n为学员共访问培训资源的次数，t
u,i,k
为第k次访问该资源用时，t
u,i,k
/T
i
为第k次访问程度，l
u,i
为学员u对于培训资源i的兴趣值系数。
[0013]进一步的，学员u对于培训资源i的支持度S'
u,i
＝l
u,i
，当S'
u,i
＜1时，表征学员对该
培训资源并不是真正喜爱；而当S'
u,i
＞1时，则表征该培训资源是具有反复学习价值的好资源。
[0014]进一步的，从预先构建电网岗位技能培训知识库中获取所有学员的学习路径数据，包括：
[0015]构建电网岗位技能培训知识库；
[0016]将培训资源链接在相关的知识节点上；
[0017]按照培训资源关联关系，形成初始培训资源关联关系；
[0018]从电网岗位技能培训知识库获取所有学员的学习路径数据。
[0019]进一步的，所述构建的电网岗位技能培训知识库，采用neo4j图数据库进行存储。
[0020]进一步的，所述FP树的构建包括：
[0021]基于获取的学习路径数据，采用改进的FP_Growth算法筛选频繁项集；
[0022]通过筛选出的频繁项集构建FP树，其中，所述FP树中包含了频繁培训资源和其支持度，节点链指明了某培训资源在FP
‑
Tree中的具体位置。
[0023]进一步的，基于所述改进的FP
‑
Growth算法构建FP树生成频繁项集，得到满足置信度的培训资源间的关联关系，包括：
[0024]自上而下依次遍历节点表的每个资源节点；
[0025]挖掘存放着频繁模式信息的FP树，得到满足置信度的培训资源间的关联关系。
[0026]进一步的，所述构建FP树时，频繁项的频数采用传统FP
‑
Growth算法中的方法计算。
[0027]第二方面，本专利技术提供一种电网技能培训的资源关联关系自动更新系统，包括：
[0028]FP项头表获取单元，用于从预先构建电网岗位技能培训知识库中获取所有学员的学习路径数据作为事物集，采用改进的FP
‑
Growth算法的支持度算法，得到满足支持度的培训资源生成FP项头表；
[0029]培训资源关联关系获取单元用于，基于所述改进的FP
‑
Growth算法构建FP树生成频繁项集，得到满足置信度的培训资源间的关联关系；
[0030]算法调优单元，用于调整所述置信度和支持度，使得所述改进的FP
‑
Growth算法能够给出合适的输出结果；
[0031]算法输出单元，用于基于所述改进的FP
‑
Growth算法输出关联关系以及每条规则的置信度；
[0032]知识库更新单元，用于基于所述关联关系以及每条规则的置信度，修改电网岗位技能培训知识库中培训资源间的关联关系，完成电网岗位技能培训知识库的动态更新。
[0033]第三方面，本专利技术提供一种电网技能培训的资源关联关系自动更新装置，包括处理器及存储介质；
[0034]所述存储介质用于存储指令；
[0035]所述处理器用于根据所述指令进行操作以执行根据上述任一项所述方法的步骤。
[0036]与现有技术相比，本专利技术所达到的有益效果：
[0037]本专利技术提供一种电网技能培训的资源关联关系自动更新方法及系统，引入了学员因素对培训资源关联关系的影响，采用改进的FP
‑
Growth算法对学员的学习路径数据进行关联关系挖掘，提高培训知识库和培训系统的准确性和适用性。
附图说明
[0038]图1是本专利技术实施例提供的一种电网技能培训的资源关联关系自动更新方法的流程图；
[0039]图2是本专利技术实施例提供的变电运维岗位部分知识库示意图；
[0040]图3是本专利技术实施例提供的FP
‑
Tree结构图；
[0041]图4是本专利技术实施例提供的更新后的知识库示意图。
具体实施方式
[0042]下面结合附图对本专利技术作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本专利技术的技术方案，而不能以此来限制本专利技术的保护范围。
[0043]实施例1
[0044]如图1所示，本实施例介绍一种电网技能培训的资源关联关系自动更新方法，包括：
...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种电网技能培训的资源关联关系自动更新方法，其特征在于，包括：从预先构建的电网岗位技能培训知识库中获取所有学员的学习路径数据作为事物集，采用改进的FP
‑
Growth算法的支持度算法，得到满足支持度的培训资源生成FP项头表；基于所述改进的FP
‑
Growth算法构建FP树生成频繁项集，得到满足置信度的培训资源间的关联关系；调整所述置信度和支持度，使得所述改进的FP
‑
Growth算法能够给出合适的输出结果；基于所述改进的FP
‑
Growth算法输出关联关系以及每条规则的置信度；基于所述关联关系以及每条规则的置信度，修改电网岗位技能培训知识库中培训资源间的关联关系，完成电网岗位技能培训知识库的动态更新。2.根据权利要求1所述的电网技能培训的资源关联关系自动更新方法，其特征在于：所述改进的FP
‑
Growth算法，计算公式为：其中，i为培训资源，T
i
为全部访问完成需用时，u为学员，n为学员共访问培训资源的次数，t
u,i,k
为第k次访问该资源用时，t
u,i,k
/T
i
为第k次访问程度，l
u,i
为学员u对于培训资源i的兴趣值系数。3.根据权利要求2所述的电网技能培训的资源关联关系自动更新方法，其特征在于：学员u对于培训资源i的支持度S'
u,i
＝l
u,i
，当S'
u,i
＜1时，表征学员对该培训资源并不是真正喜爱；而当S'
u,i
＞1时，则表征该培训资源是具有反复学习价值的好资源。4.根据权利要求3所述的电网技能培训的资源关联关系自动更新方法，其特征在于：从预先构建电网岗位技能培训知识库中获取所有学员的学习路径数据，包括：构建电网岗位技能培训知识库；将培训资源链接在相关的知识节点上；按照培训资源关联关系，形成初始培训资源关联关系；从电网岗位技能培训知识库获取所有学员的学习路径数据。5.根据权利要求4所述的电网技能培训的资源关联关系自动更新方法，其...

【专利技术属性】
技术研发人员：韩佳兵，李玉凯，杨蒙，王全，赵晋辉，梁聪，赵钧，夏继红，周浩涵，邱红锴，
申请(专利权)人：北京科东电力控制系统有限责任公司，
类型：发明
国别省市：