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      華中師范大學(xué);湖北大學(xué)劉海獲國(guó)家專(zhuān)利權(quán)

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      龍圖騰網(wǎng)獲悉華中師范大學(xué);湖北大學(xué)申請(qǐng)的專(zhuān)利一種基于知識(shí)注意力的學(xué)習(xí)資源推薦方法及應(yīng)用獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán),本發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予,授權(quán)公告號(hào)為:CN115146166B

      龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-22發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉:該發(fā)明授權(quán)的專(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?專(zhuān)利號(hào)為:202210797413.1,技術(shù)領(lǐng)域涉及:G06F16/9535;該發(fā)明授權(quán)一種基于知識(shí)注意力的學(xué)習(xí)資源推薦方法及應(yīng)用是由劉海;張昭理;劉俊強(qiáng);王書(shū)通;王坤;劉婷婷;楊兵設(shè)計(jì)研發(fā)完成,并于2022-07-08向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專(zhuān)利申請(qǐng)。

      一種基于知識(shí)注意力的學(xué)習(xí)資源推薦方法及應(yīng)用在說(shuō)明書(shū)摘要公布了:本申請(qǐng)公開(kāi)了一種基于知識(shí)注意力的學(xué)習(xí)資源推薦方法及應(yīng)用。該方法包括:獲取學(xué)習(xí)者的歷史題目信息,構(gòu)建學(xué)科知識(shí)圖譜;采用多通道卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算知識(shí)點(diǎn)特征向量,根據(jù)知識(shí)點(diǎn)特征向量與數(shù)據(jù)庫(kù)中學(xué)習(xí)資源的特征向量的相似度篩選出候選學(xué)習(xí)資源;根據(jù)候選學(xué)習(xí)資源構(gòu)建學(xué)習(xí)資源知識(shí)圖譜,構(gòu)建學(xué)習(xí)資源知識(shí)圖譜的高階子圖,采用注意力機(jī)制捕獲高階子圖中實(shí)體間的關(guān)系,獲得每個(gè)候選學(xué)習(xí)資源的特征向量;構(gòu)建交互圖,該交互圖中利用偏好信息來(lái)描述學(xué)習(xí)者與候選學(xué)習(xí)資源的關(guān)系,通過(guò)聚合偏好信息,獲得學(xué)習(xí)者的特征向量;將學(xué)習(xí)者的特征向量和學(xué)習(xí)者候選學(xué)習(xí)資源的特征向量,輸入到多層感知器模型中,輸出推薦結(jié)果。本發(fā)明能夠顯著提高推薦精度。

      本發(fā)明授權(quán)一種基于知識(shí)注意力的學(xué)習(xí)資源推薦方法及應(yīng)用在權(quán)利要求書(shū)中公布了:1.一種基于知識(shí)注意力的學(xué)習(xí)資源推薦方法,其特征在于,包括: 獲取學(xué)習(xí)者的歷史題目信息,根據(jù)學(xué)習(xí)者的歷史題目信息構(gòu)建學(xué)科知識(shí)圖譜,學(xué)科知識(shí)圖譜中將知識(shí)點(diǎn)作為實(shí)體; 根據(jù)歷史題目的文本和學(xué)科知識(shí)圖譜計(jì)算歷史題目中的知識(shí)點(diǎn)特征向量,通過(guò)計(jì)算知識(shí)點(diǎn)特征向量與數(shù)據(jù)庫(kù)中學(xué)習(xí)資源的特征向量的相似度篩選出候選學(xué)習(xí)資源; 根據(jù)候選學(xué)習(xí)資源構(gòu)建學(xué)習(xí)資源知識(shí)圖譜,構(gòu)建學(xué)習(xí)資源知識(shí)圖譜的高階子圖,采用注意力機(jī)制捕獲高階子圖中實(shí)體間的關(guān)系,獲得每個(gè)候選學(xué)習(xí)資源的特征向量; 構(gòu)建交互圖,該交互圖中利用偏好信息來(lái)描述學(xué)習(xí)者與候選學(xué)習(xí)資源的關(guān)系,將聚合后的候選學(xué)習(xí)資源的特征向量作為學(xué)習(xí)者在交互圖中的一階鄰居,通過(guò)聚合偏好信息,獲得學(xué)習(xí)者的特征向量; 將學(xué)習(xí)者的特征向量和學(xué)習(xí)者候選學(xué)習(xí)資源的特征向量,輸入到多層感知器模型中,輸出學(xué)習(xí)資源推薦結(jié)果。

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