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オンライン応答システムの組織と保守性を向上させるために、知識ポイントの明確な階層を確立することが重要です。ツリー構造を使用すると、異なる知識ポイント間の父子関係を効果的に提示できます。たとえば、数学のクラスは、「数学的基本」、「代数」、「ジオメトリ」などの主要なカテゴリに設定し、各主要なカテゴリの下で特定の知識ポイントをサブダイビングすることができます。
データレベルでは、構造化された管理にデータベーステーブルを使用することをお勧めします。基本的なナレッジポイントテーブルには、次のフィールドを含める必要があります。
テーブルナレッジ_pointsを作成する（ id int auto_incrementプライマリキー、 名前varchar（255）nullではありません、 parent_id intデフォルト0 ）;
Parent_idフィールドは、親の知識ポイントを識別するために使用され、それにより階層的な関係を構築します。
回答インターフェイスの設計は、質問の正確な位置決めを実現するために、ナレッジポイントシステムと組み合わせる必要があります。各質問は、知識ポイントによる質問の分類をサポートするために、ナレッジポイントIDにバインドする必要があります。質問バンクのデータ構造は次のとおりです。
テーブルの質問を作成します（ id int auto_incrementプライマリキー、 コンテンツテキストはnullではなく、 オプションテキストはnullではなく、 recort_answer varchar（10）nullではなく、 knowlede_point_id int not null ）;
インターフェイスでナレッジポイントIDパラメーターを受信すると、質問バンクから特定のフィールドから質問を抽出できるようになります。
//例：ナレッジポイント関数の下で質問のリストを得るするgetquestionsbyknowledgepoint（$ kp_id）{
$ sql = "select * from where where where nokinge_point_id =？";
//データベースクエリを実行}
ユーザーエクスペリエンスを改善するには、システムは明確なナレッジポイントナビゲーションインターフェイスを表示する必要があります。ツリー構造を介して、すべての知識ポイントをリストすることができ、ユーザーは必要に応じてレイヤーごとに拡張して、興味のある質問の種類を見つけることができます。
//知識を再帰的にビルド知識ポイントツリー関数ビルドツリー（$ data、$ dateid = 0）{
$ tree = [];
foreach（$ data as $ item）{
if（$ item ['parent_id'] == $ parentid）{
$ children = buildtree（$ data、$ item ['id']）;
if（$ children）{
$ item ['children'] = $ children;
}
$ tree [] = $ item;
}
}
$ treeを戻るします。
}
フロントエンドインターフェイスは、動的荷重を通じて知識ポイントの各層の下に質問のコレクションを表示できます。
インテリジェントな推奨は、ユーザーの参加を改善するための重要な機能です。ユーザーの履歴回答記録と選択された現在の知識ポイントに基づいて、システムはそれらに同様のまたは簡単に間違った質問を推奨できます。
推奨ロジックは次のように使用できます。
単純な推奨の例ロジックは次のとおりです。
function busmentationQuestions（$ user_id）{
//ユーザーの最近の間違った質問に関する統計を得る//同様の知識ポイントから新しいしい質問を推奨//推奨リストに戻る}}}
効率的なオンライン質問回答システムは、完全なナレッジポイントシステムのサポートから分離することはできません。データ構造の設計からインターフェイスの実装、フロントエンドの相互作用、推奨メカニズムまで、各リンクには緊密な協力が必要です。ツリーのような知識システム、質問銀行のデータ相関、およびインテリジェントな推奨アルゴリズムの統合を通じて、回答の効率を改善するだけでなく、学習体験を大いに最適化することもできます。
