한국어
한국어
온라인 응답 시스템의 조직과 유지 관리를 개선하기 위해 지식 포인트의 명확한 계층 구조를 확립하는 것이 중요합니다. 나무 구조를 사용하면 다른 지식 지점 사이의 아버지-아들 관계를 효과적으로 제시 할 수 있습니다. 예를 들어, 수학 클래스는 "수학 기본 사항", "대수"및 "지오메트리"와 같은 주요 범주로 설정하고 각 주요 범주에서 특정 지식 지점을 세분화 할 수 있습니다.
데이터 수준에서 구조화 된 관리에 데이터베이스 테이블을 사용하는 것이 좋습니다. 기본 지식 포인트 테이블에는 다음 필드가 포함되어야합니다.
테이블 생성 knowledge_points ( id int auto_increment 기본 키, Varchar (255) 이름은 null, parent_id int 기본값 0 );
Parent_id 필드는 부모 지식 지점을 식별하는 데 사용되므로 계층 적 관계를 구축합니다.
응답 인터페이스의 설계는 질문의 정확한 위치를 달성하기 위해 지식 포인트 시스템과 결합되어야합니다. 각 질문은 지식 지점별로 질문의 분류를 뒷받침하기 위해 지식 지점 ID에 구속되어야합니다. 질문 은행의 데이터 구조는 다음과 같습니다.
테이블 질문 만들기 ( id int auto_increment 기본 키, 컨텐츠 텍스트는 null이 아닙니다. 옵션 텍스트는 null이 아닙니다. 정확한 _answer varchar (10) null, knowledge_point_id int null null );
인터페이스에서 Knowledge Point ID 매개 변수를 받으면 질문 은행에서 특정 필드에서 질문을 추출 할 수 있습니다.
// 예 : 지식 지점에서 질문 목록을 가져옵니다. $ sql = "knowledge_point_id =?"에서 질문에서 선택 *; "; // 데이터베이스 쿼리 실행}
사용자 경험을 향상시키기 위해서는 시스템이 명확한 지식 포인트 내비게이션 인터페이스를 표시해야합니다. 트리 구조를 통해 모든 지식 포인트를 나열 할 수 있으며 사용자는 관심있는 질문 유형을 찾기 위해 필요에 따라 레이어별로 레이어를 확장 할 수 있습니다.
// 지식 포인트 트리 함수 buildTree ($ data, $ parentid = 0) {{
$ tree = [];
foreach ($ data as $ item) {
if ($ item [ 'parent_id'] == $ parentid) {
$ children = buildTree ($ data, $ item [ 'id']);
if ($ children) {
$ item [ 'children'] = $ children;
}
$ tree [] = $ 항목;
}
}
return $ tree;
}
프론트 엔드 인터페이스는 동적 로딩을 통해 각 지식 포인트 계층 아래에 질문 모음을 표시 할 수 있습니다.
지능형 권장 사항은 사용자 참여를 향상시키는 데 중요한 기능입니다. 사용자의 과거 답변 레코드와 선택된 현재 지식 지점을 기반으로 시스템은 유사하거나 쉽게 잘못된 질문을 권장 할 수 있습니다.
권장 논리는 다음과 같이 사용할 수 있습니다.
간단한 권장 예제 논리는 다음과 같습니다.
함수 추천 Questions ($ user_id) {
// 사용자의 최근 잘못된 질문에 대한 통계 받기 // 유사한 지식 지점에서 새로운 질문을 추천 // 권장 목록으로 돌아 가기}}
효율적인 온라인 질문 답변 시스템은 완전한 지식 지점 시스템의 지원과 분리 될 수 없습니다. 데이터 구조 설계에서 인터페이스 구현, 프론트 엔드 상호 작용 및 권장 메커니즘에 이르기까지 각 링크에는 긴밀한 협력이 필요합니다. 트리와 같은 지식 시스템의 통합을 통해 질문 은행 데이터 상관 관계 및 지능형 추천 알고리즘을 통해 응답 효율을 향상시킬뿐만 아니라 학습 경험을 크게 최적화 할 수 있습니다.
