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龍圖騰網(wǎng)獲悉華南師范大學申請的專利基于異構圖和協(xié)同衰減注意力機制的課程推薦方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產(chǎn)權局授予，授權公告號為：CN115272015B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權局官網(wǎng)在2025-08-08發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202210675138.6，技術領域涉及：G06Q50/20；該發(fā)明授權基于異構圖和協(xié)同衰減注意力機制的課程推薦方法及系統(tǒng)是由馬文俊;陳雯;樊小毛;蔣運承設計研發(fā)完成，并于2022-06-15向國家知識產(chǎn)權局提交的專利申請。

本基于異構圖和協(xié)同衰減注意力機制的課程推薦方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了基于異構圖和協(xié)同衰減注意力機制的課程推薦方法及系統(tǒng)，方法包括：在數(shù)據(jù)預處理層，獲取目標用戶的歷史課程記錄信息以及候選推薦課程信息，構建課程的異構圖，進而構建輸入模型的輸入特征；在知識提取層，根據(jù)用戶與課程之間的異構圖，采用基于圖卷積的知識提取層獲取用戶和課程的高階特征，對輸入特征進行豐富；在知識進化層，采用協(xié)同衰減注意力機制來建模目標用戶的學習過程，使得輸入特征能夠結合目標用戶的學習過程；在預測層，將知識進化層的輸出結果輸入到全連接網(wǎng)絡中，得到預測的課程注冊率；根據(jù)預測的課程注冊率，向目標用戶推送目標推薦課程。本發(fā)明推薦準確度高且全面性高，可廣泛應用于人工智能技術領域。

本發(fā)明授權基于異構圖和協(xié)同衰減注意力機制的課程推薦方法及系統(tǒng)在權利要求書中公布了：1.基于異構圖和協(xié)同衰減注意力機制的課程推薦方法，其特征在于，包括： 在數(shù)據(jù)預處理層，獲取目標用戶的歷史課程記錄信息以及候選推薦課程信息，構建課程的異構圖，進而構建輸入模型的輸入特征； 在知識提取層，根據(jù)所述用戶與課程之間的異構圖，采用基于圖卷積的知識提取層獲取用戶和課程的高階特征，對所述輸入特征進行豐富； 在知識進化層，采用協(xié)同衰減注意力機制來建模所述目標用戶的學習過程，使得所述輸入特征能夠結合所述目標用戶的學習過程； 在預測層，將所述知識進化層的輸出結果輸入到全連接網(wǎng)絡中，得到預測的課程注冊率； 根據(jù)所述預測的課程注冊率，向所述目標用戶推送目標推薦課程； 所述異構圖包括用戶的交互數(shù)據(jù)、課程先后續(xù)關系和課程知識點； 所述構建課程的異構圖，進而構建輸入模型的輸入特征，包括以下步驟： 根據(jù)訓練集中用戶的注冊歷史記錄，構建用戶對應課程的二部圖； 構建課程的先后續(xù)關系圖； 根據(jù)課程的目錄和大綱，確定課程包含的知識點； 將課程包含的知識點與各個課程相連接，并將所述二部圖、先后續(xù)關系圖進行合并，得到用戶與課程之間的異構圖； 根據(jù)所述異構圖，利用圖卷積網(wǎng)絡得到這個異構圖中每個節(jié)點的高階特征； 所述根據(jù)所述用戶與課程之間的異構圖，采用基于圖卷積的知識提取層獲取用戶和課程的高階特征，對所述輸入特征進行豐富，包括： 通過嵌入層獲取用戶和課程的最初特征； 對于知識點，通過預訓練好的w2v模型得到所述知識點的語義特征； 每次經(jīng)過一層的知識提取層，通過聚合用戶和課程在圖上所對應的鄰居的節(jié)點特征，對鄰居節(jié)點的特征進行求和并歸一化，得到各個節(jié)點的高階特征；其中，所述用戶聚合的鄰居是課程，而所述課程聚合的鄰居包括：課程所包含知識點的語義信息，當前課程先后續(xù)的課程以及用戶； 經(jīng)過多層的知識抽取層，對得到的每個用戶節(jié)點和課程節(jié)點的不同層的特征進行平均，將所述課程的特征與課程對應的類別特征相加，得到該節(jié)點的最終特征。

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