| 专利号 | 2024111260947 | 申请日 | 2024-08-16 | 专利名称 | 一种基于图卷积神经网络的个性化学习路径推荐方法 |
| 授权日 | 2024-11-12 | 专利权人 | 山东科技大学 | 发明人 | 崔焕庆;张东旭;黄倩;徐强;常安富;范菲 |
| 主分类号 | G06F16/2457 | 关键词 | 应用领域 | ||
| 摘要 | 本发明公开了一种基于图卷积神经网络的个性化学习路径推荐方法，属于个性化学习推荐领域，包括如下步骤：步骤1、获取学习者、课程、视频、知识点信息，将所有的学习者、课程、视频、知识点记为一个实体集合，建立实体之间的关系，根据实体及实体之间的关系构建知识图谱；步骤2、获取所有的实体表示向量和关系表示向量；步骤3、进行学习者特征表示和课程特征表示，获得学习者表示向量和课程表示向量，设计第二损失函数进行迭代更新，获得每个学习者对每个课程的兴趣得分；步骤4、为需要进行个性化学习路径推荐的学习者推荐个性化学习路径。本发明利用图神经网络方法，深入探索学习者的偏好，提高推荐的准确度。 | ||||
| 创新点 | |||||
| 技术分类 | 标 签 | 战兴产业 | 新一代信息技术 下一代信息网络产业 | ||
| 运营方式 | 合作方式 | ||||
| 联系人 | 联系电话 | 电子邮箱 | |||
| 详细说明 | |||||
