基于GIKT深度知识追踪模子的习题保举系统源代码+数据库+使用说明，后端采用 ...

基于GIKT深度知识追踪模子的习题保举系统
目录布局

• 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 数据预处置处罚
        
      • gikt.py GIKT模子
        
      • pebg.py PEBG模子
        
      • params.py 一些参数
        
      • train.py 仅模子训练
        
      • train_test.py 模子训练和测试-五折交叉验证
        
      • train_test2.py 模子训练和测试-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 数据库迁徙文件
    
  
  

• Vue-FrontEnd vue前端
  
  
  
  • public 共用文件
    
  • src 源代码
    
    
    
    • api 全局哀求设置
      
    • assets 静态组件
      
    • components 自界说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

1. cd Vue-FrontEnd

复制代码

安装须要的包

1. cnpm install

复制代码

启动

1. npm run serve

复制代码

后端

• 用pycharm打开目录Flask-BackEnd
  
• 修改mysql数据库配置项
  
• 实行er_gikt.sql文件, 生成数据库布局
  
• 运行data_process.py，生成预训练数据
  
• 运行pre_train.py，生成预训练问题向量
  
• 运行train.py，训练并保存一次模子（以便后端调用）
  
• 用pycharm或者终端启动setup.py，根据报错安装须要的包，其中：
  
  
  
  • pytorch==1.10.1
    
     
  
  
  
  • flask==2.2.5
    
  
  
• 办理报错后，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
  
• 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模子未按论文实现，现实上忽略了pnn网络（实现中出现了问题，故将其忽略）
  
• 参数仍可调优，终极结果可以继续优化
  

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（个人感觉没有须要）
  

后端

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

项目界面展示

完备代码下载地址：基于GIKT深度知识追踪模子的习题保举系统

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