1.一種數(shù)字化學(xué)習(xí)路徑推薦方法，具有興趣引導(dǎo)功能，其特征在于，包括以下步驟：

S1. 構(gòu)建知識(shí)興趣導(dǎo)向圖：構(gòu)建知識(shí)層和現(xiàn)象層，標(biāo)記知識(shí)層內(nèi)知識(shí)點(diǎn)之間的有向關(guān)系, 標(biāo)記知識(shí)層的知識(shí)點(diǎn)與現(xiàn)象層的現(xiàn)象節(jié)點(diǎn)之間的關(guān)系，得到所述知識(shí)興趣導(dǎo)向圖；

S2. 獲取學(xué)習(xí)者個(gè)人特征：對(duì)個(gè)人信息進(jìn)行預(yù)處理獲取學(xué)習(xí)者個(gè)人興趣及已學(xué)知識(shí)點(diǎn)；

S3. 標(biāo)記已學(xué)知識(shí)點(diǎn)、目標(biāo)知識(shí)點(diǎn)和現(xiàn)象節(jié)點(diǎn)：對(duì)應(yīng)學(xué)習(xí)者個(gè)人特征，在知識(shí)興趣導(dǎo)向圖的知識(shí)層中標(biāo)記學(xué)習(xí)者已學(xué)的知識(shí)點(diǎn)和目標(biāo)知識(shí)點(diǎn)，在現(xiàn)象層中標(biāo)記與學(xué)習(xí)者個(gè)人興趣相關(guān)的現(xiàn)象節(jié)點(diǎn)以及與已學(xué)知識(shí)點(diǎn)有連接的現(xiàn)象節(jié)點(diǎn)；

S4. 構(gòu)建目標(biāo)知識(shí)點(diǎn)的最優(yōu)學(xué)習(xí)路徑：搜索目標(biāo)知識(shí)點(diǎn)到已標(biāo)識(shí)現(xiàn)象節(jié)點(diǎn)之間的最優(yōu)路徑；

S5. 推薦學(xué)習(xí)路徑。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的具有興趣引導(dǎo)功能的個(gè)性化推薦方法，其特征在于，知識(shí)興趣導(dǎo)向圖中的現(xiàn)象層中所包含的現(xiàn)象節(jié)點(diǎn)是指和知識(shí)點(diǎn)關(guān)聯(lián)，能激發(fā)學(xué)習(xí)興趣的現(xiàn)象和待解決問題，根據(jù)所學(xué)知識(shí)范圍的不同可以具體表示為自然現(xiàn)象、自然環(huán)境、人文環(huán)境、生命體、活動(dòng)示例，表現(xiàn)形式為動(dòng)畫、游戲、虛擬現(xiàn)實(shí)、音頻、視頻、圖片、文字。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的具有興趣引導(dǎo)功能的個(gè)性化推薦方法，其特征在于，知識(shí)興趣導(dǎo)向圖中的知識(shí)層是包含多個(gè)知識(shí)點(diǎn)的有向圖。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的具有興趣引導(dǎo)功能的個(gè)性化推薦方法，其特征在于，步驟S2 獲取學(xué)習(xí)者個(gè)人特征的方式包括對(duì)用戶輸入信息以及上傳文件進(jìn)行分析的方式或?qū)W(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)記錄進(jìn)行分析的方式。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的具有興趣引導(dǎo)功能的個(gè)性化推薦方法，其特征在于，目標(biāo)知識(shí)點(diǎn)集合為：

T_Input是用戶設(shè)置的知識(shí)點(diǎn)；當(dāng)用戶輸入為空時(shí)，目標(biāo)知識(shí)點(diǎn)定義為T_Target:

其中K_new表示未學(xué)習(xí)知識(shí)點(diǎn)集合；w_i為權(quán)重向量，和知識(shí)重要性、知識(shí)點(diǎn)和學(xué)習(xí)者個(gè)人興趣的相似性成正比，和難度系數(shù)成反比，權(quán)重越大，優(yōu)先級(jí)越高。

6.根據(jù)權(quán)利要求1 所述的具有興趣引導(dǎo)功能的個(gè)性化推薦方法，其特征在于,步驟S4搜索目標(biāo)知識(shí)點(diǎn)到已標(biāo)識(shí)現(xiàn)象節(jié)點(diǎn)之間的最優(yōu)路徑包括以下步驟：

以目標(biāo)知識(shí)點(diǎn)為起始點(diǎn)，在原知識(shí)網(wǎng)絡(luò)圖的基礎(chǔ)上生成反向圖；

獲取源現(xiàn)象節(jié)點(diǎn)集合：

其中A^Learn表示已學(xué)現(xiàn)象節(jié)點(diǎn)集合；A^Interest表示用戶興趣現(xiàn)象節(jié)點(diǎn)集合，為滿足當(dāng)前學(xué)習(xí)者個(gè)人興趣模型的現(xiàn)象節(jié)點(diǎn)集合；

獲取源知識(shí)點(diǎn)集合K^Source：

其中G_a^Tree為現(xiàn)象知識(shí)樹，是現(xiàn)象節(jié)點(diǎn)a對(duì)應(yīng)的知識(shí)樹；k_i為現(xiàn)象知識(shí)樹G_a^Tree中的知識(shí)點(diǎn)；

采用路徑優(yōu)化算法獲取以目標(biāo)知識(shí)點(diǎn)為起點(diǎn)，以源知識(shí)點(diǎn)集合K^Source中任意點(diǎn)為終點(diǎn)的路徑；

從最終的路徑集合中，獲取概率最高的路徑，進(jìn)行路徑反向，得到學(xué)習(xí)路徑P＇；

依次將路徑P＇中的知識(shí)點(diǎn)k_s對(duì)應(yīng)的現(xiàn)象知識(shí)樹G_a^Tree替換知識(shí)點(diǎn)k_s，帶入路徑P＇中，從而生成最終推薦路徑P。