一种基于人工智能的教育资源推荐方法及系统

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一种基于人工智能的教育资源推荐方法及系统
申请号:CN202411595847
申请日期:2024-11-11
公开号:CN119128275B
公开日期:2025-03-07
类型:发明专利
摘要
本发明涉及教育资源推荐技术领域,具体为一种基于人工智能的教育资源推荐方法及系统;首先构建教育资源引擎,然后通过采集用户基本信息,生成初步的用户画像,并结合用户个性化需求动态更新用户画像,之后基于数据可靠性传输方法与教育资源引擎进行数据交互,调用教育资源数据,并采用协同过滤和基于内容的推荐的方式,对推荐的内容进行加权融合,为用户提供个性化学习资源,且为用户生成学习路径规划,系统在用户学习过程中,监测用户的学习行为,结合用户反馈优化推荐模型。本发明通过个性化推荐、智能学习路径规划、资源匹配优化、数据可靠性传输和自适应优化,实现了精准、高效、具有适应性和具有可靠性的教育资源推荐效果。
技术关键词
教育资源推荐方法 知识点 规划 数据编码 资源库 模块 个性化教育资源 Dijkstra算法 深度Q学习网络 协同过滤推荐算法 兴趣 构建用户画像 关系 实时数据处理 构建知识图谱