基于GIKT深度知识追踪模型的习题推荐系统源代码+数据库+使用说明,后端采用flask,前端采用vue

基于GIKT深度知识追踪模型的习题推荐系统

目录结构

  • Flask-BackEnd flask后端
    • app 后端主体文件
      • alg 深度学习模块
        • data 数据集
        • data_process.py 数据预处理
        • gikt.py GIKT模型
        • pebg.py PEBG模型
        • params.py 一些参数
        • train.py 仅模型训练
        • train_test.py 模型训练和测试-五折交叉验证
        • train_test2.py 模型训练和测试-4:1训练测试
        • utils.py 工具函数
      • view flask蓝图
      • _init _.py 初始化
      • create_data.py 创建初始数据
      • entity.py 实体类
      • setup.py 启动
    • migrate 数据库迁移文件
  • Vue-FrontEnd vue前端
    • public 共用文件
    • src 源代码
      • api 全局请求设置
      • assets 静态组件
      • components 自定义vue组件
      • layout 页面布局
      • router 路由
      • store 信息储存
      • views 页面
      • App.vue 开始文件
      • main.js js包引入
    • 其他的是一些配置

启动

上面未提及的一些目录都在.gitignore,请手动添加后再启动

前端

进入目录Vue-FrontEnd

bash 复制代码
cd Vue-FrontEnd

安装需要的包

bash 复制代码
cnpm install

启动

bash 复制代码
npm run serve

后端

  1. 用pycharm打开目录Flask-BackEnd

  2. 修改mysql数据库配置项

  3. 执行er_gikt.sql文件, 生成数据库结构

  4. 运行data_process.py,生成预训练数据

  5. 运行pre_train.py,生成预训练问题向量

  6. 运行train.py,训练并保存一次模型(以便后端调用)

  7. 用pycharm或者终端启动setup.py,根据报错安装需要的包,其中:

    • pytorch==1.10.1
    • flask==2.2.5
  8. 解决报错后,运行一次 create_data.py(或者在__init__.py的app_context中调用一次create_data函数),在数据库中添加初始数据

  9. 重新启动,访问本机5001端口,测试系统

项目存在的一些问题

算法

  • PEBG模型未按论文实现,实际上忽略了pnn网络(实现中出现了问题,故将其忽略)
  • 参数仍可调优,最终结果可以继续优化

前端

  • 前端使用的是vue2+vue-cli,最好可以用vue3+vite重构一遍

  • 重复组件较多,Table,Chart等图都直接写在页面中,而未在assests中单独实现

  • 习题、知识的CRUD没有实现(个人感觉没有必要)

后端

  • 包引用(尤其是对算法包alg的引用)存在问题,使用了粗暴的解决方式 sys.path.append() ,且无法使用相对路径导入
  • flask数据库迁移会报错,只能自己手动通过DBMS修改

项目界面展示

完整代码下载地址:基于GIKT深度知识追踪模型的习题推荐系统

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