1.一种基于知识图谱的知识点动态推荐与教学反馈系统的实现方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：

步骤1：知识图谱构建以及链接习题库，获取知识点作为实体，定义关系构建图谱，构建习题库并与知识图谱链接；

步骤2：初始化知识点子图与权重；

当用户进入系统时，获得初始化知识点子图以及计算得到相应推荐权重；

根据上述步骤1获得知识点知识图谱与习题库后，当用户进入系统时，系统为用户分配初始知识点子图S，并根据知识点子图形成邻域N，则能够计算得到下列权重：其中，σ(·)为S型函数，s为知识点子图中的一个知识点，即s∈S，n为邻域中的一个知识点，即n∈N，ms表示用户对知识点s的掌握程度，rn表示知识点n的推荐程度，mws表示推荐知识点s的权重，rwn表示推荐知识点n的权重，为了计算每个知识点的推荐权重，考虑两个因素：用户的掌握程度和推荐程度，掌握程度表示用户对某一知识点的理解程度，推荐程度表示该知识点对用户的吸引力和适合程度，为了使这两个因素的比较和组合更加流畅，使用S型函数对它们进行了归一化，sigmoid函数是一种广泛应用的非线性函数，它将任意实数映射到[0,1]区间，具有光滑单调的性质，使用归一化掌握程度和归一化推荐程度的负值作为推荐权重的两个组成部分；

然后，计算得到巩固推荐概率与拓展推荐概率：

Pd＝σ(rp)

Pr＝1‑Pd

其中，Pd为拓展推荐概率，Pr为巩固推荐概率，rp为推荐指针，范围为[‑1,1]，初始化时，rp＝0，当用户回答正确时，rp增加1，当用户回答错误时，rp减少1，当rp＝1时，用户正确回答问题，Pd＞Pr，系统采用拓展推荐，当rp＝0，Pd＝Pr时，系统随机选择推荐类别，当rp＝‑1时，用户回答错误，Pd＜Pr，系统采用巩固推荐，推荐指针被约束在[‑1,1]内；

步骤3：选择推荐类型，根据推荐类型在对应的知识点集合中进行知识点获取；

步骤4：习题匹配与知识点可视化；

根据获得的知识点从习题库中进行匹配，将匹配完成的习题与可视化知识点子图呈现给用户；

步骤5：用户完成答题，知识点子图扩展，更新所有参数以及权重；

步骤6：测试系统效果。

2.根据权利要求1所述的一种基于知识图谱的知识点动态推荐与教学反馈系统的实现方法，其特征在于，所述步骤1包括：将教科书中章节标题与副标题作为潜在知识点，为获取更多知识点，采用爬虫技术对百科全书网站进行爬取，将目录中的词组与带有超链接的词组同样视为潜在知识点，在获得一定数量潜在知识点后，通过人工评审剔除一些不相关或冗余词组，确定最终知识点集合作为知识图谱的实体，对于知识图谱中的关系，定义关联、包含与从属、相似、前置与后续、衍生与来源共五对关系，之后对知识点实体之间的关系进行分类，确保每个知识点实体至少处在一组实体对中，从而构建一定规模的知识图谱，为构建并链接习题库，通过收集课程相关习题，将这些习题存储在具有五个属性的表格中，分为习题ID、习题内容、习题类型、习题选项和习题答案，之后使用自然语言处理技术从每个习题的文本中提取与知识图谱中知识点匹配的字符串，将这些字符串作为一个集合存储在名为知识点的新属性中，从而完成知识图谱与习题库的链接。

3.根据权利要求1所述的一种基于知识图谱的知识点动态推荐与教学反馈系统的实现方法，其特征在于，所述步骤3包括：基于步骤2获得的推荐概率，系统决定推荐类型，并选择知识点子图或邻域作为候选知识点集合，由此确定候选知识点个数Num抽取NumM个知识点，若Num≤5，则抽取NumM＝1，若5＜Num≤10，则NumM＝2，若Num＞10，则NumM＝3，根据mws随机抽取知识点子图中的一个知识点，所抽取的知识点为l，且l∈S，则：其中 为抽取第k个知识点的概率，每次抽取知识点l后，重新计算概率，直到抽取NumM个知识点，当推荐类型为拓展推荐时，上式中的mws应被替换为rwn，同样抽取NumM个知识点。

4.根据权利要求1所述的一种基于知识图谱的知识点动态推荐与教学反馈系统的实现方法，其特征在于，所述步骤4包括：根据步骤3获得的推荐知识点集合，与习题库进行匹配，首先，将所有习题加入候选推荐列表，然后，对于推荐知识点集合中某个选定的知识点，依次查询候选推荐列表中的习题，并将与该知识点链接的习题加入最终推荐列表中，若最终推荐列表为空，则重新将候选推荐列表中的所有习题加入最终推荐列表中，若最终推荐列表不为空，则清除候选推荐列表，并将最终推荐列表中所有习题加入候选推荐列表中，重复此过程，直到所有知识点都完成匹配，若最终推荐列表中包含三个以上的习题，则随机选择三个习题作为最终推荐的习题，若习题数少于等于三个，则将所有习题都作为最终推荐习题，之后将知识点子图与最终推荐的习题一同呈现给用户。

5.根据权利要求1所述的一种基于知识图谱的知识点动态推荐与教学反馈系统的实现方法，其特征在于，所述步骤5包括：根据步骤4完成推荐与可视化呈现后，下面是用户的答题过程，用户在系统中选择并提交答案后，系统更新知识点子图和参数，知识点子图在回答问题后如下方式扩展：这个问题与K1、K2和K3三个知识点相连，K1是中心知识点，表示所有与它相连的知识点都属于知识点子图，所以用红色表示，K2是边缘知识点，这意味着与它相连的一些知识点在知识点子图之外，所以用黄色表示，K3和K4是邻域内的知识点，用灰色表示，根据答案的结果，回答问题后有两种可能的结果；

当用户回答正确时，系统会检查与问题链接的知识点是否能够扩展知识点子图，K1是中心知识点，不影响知识点子图，然而，因为答对了该题，用户对这一知识点的掌握程度提高1；

K2为边缘知识点，因为回答正确，它所连接的邻域知识点的推荐程度增加1，包括K3和K4，K3是邻域内的一个知识点，系统认为用户已经点亮该知识点，因此，将K3添加到知识点子图中，使其成为边缘知识点，K5和K6与K3相连，但它们仍然在知识点子图之外，因此它们仍然是邻域的知识点，并以灰色表示，此外，K3的掌握程度提高1，K5和K6的推荐程度提高1，最后，系统将推荐指针设置为1，表示系统偏向于拓展推荐；

当用户回答错误时，系统按照与正确情况相似的方式扩展知识点子图，同时判断用户没有完全掌握知识点，因此将K1、K2和K3的掌握程度降低1，系统认为不适合再推荐更多的知识点，因此将K4、K5和K6的推荐等级降低1，然后，系统将推荐指针设置为‑1，表示系统偏向于巩固推荐，在更新和扩展知识点子图后，系统重新计算和更新参数和权重，并删除冗余数据，在更新完所有参数和权重后，系统能够开始新一轮的习题推荐，直到用户选择结束推荐过程并离开系统。

6.一种基于知识图谱的知识点动态推荐与教学反馈系统，其特征在于，实现如权利要求1的方法，所述系统包括知识点子图模块、知识点推荐模块和习题推荐与可视化模块；

知识点子图模块包含用户与系统交互产生的数据与构建的知识图谱结合形成的子图，用户完成答题后，与题目链接的知识点构成知识点子图，其反映用户当前掌握知识点状态，同时该模块记录用户对所有子图内知识点的掌握程度以及子图外部邻域内知识点的推荐程度，并计算得出所有知识点的推荐权重，是后续推荐模块的基础；

知识点推荐模块是根据用户答题情况，将推荐分为巩固推荐与拓展推荐，巩固推荐是从知识点子图内根据知识点子图模块中记录的推荐权重进行知识点推荐，拓展推荐是从外部邻域内根据知识点推荐权重进行知识点推荐，最终获得推荐给用户的知识点；

习题推荐与可视化模块是根据所推荐的知识点，从习题库中进行匹配抽取，将匹配到的习题与知识子图可视化呈现给用户，实现知识点推荐与可视化。