[發(fā)明專利]基于用戶學(xué)習(xí)畫(huà)像分析的題目推薦方法及系統(tǒng)

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202310827313.3
• 申請(qǐng)日: 2023-07-07
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN116561347A
• 公開(kāi)（公告）日: 2023-08-08
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 黎國(guó)權(quán);朱暉
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 廣東信聚豐科技股份有限公司
• 主分類號(hào): G06F16/36
• 分類號(hào): G06F16/36;G06F16/335;G06F16/35
• 代理公司: 廣州博聯(lián)知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 44663
• 代理人: 邱康;余文洋

1.一種基于用戶學(xué)習(xí)畫(huà)像分析的題目推薦方法，其特征在于，通過(guò)基于用戶學(xué)習(xí)畫(huà)像分析的題目推薦系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)，所述方法包括：

獲取模板用戶學(xué)習(xí)事件數(shù)據(jù)和多個(gè)參考薄弱知識(shí)點(diǎn)，其中，所述模板用戶學(xué)習(xí)事件數(shù)據(jù)標(biāo)注有多個(gè)薄弱畫(huà)像知識(shí)點(diǎn)，其中，所述用戶學(xué)習(xí)事件數(shù)據(jù)包括作業(yè)作答數(shù)據(jù)、自主練習(xí)數(shù)據(jù)、在線考試數(shù)據(jù)和課堂習(xí)題練習(xí)數(shù)據(jù)中的一種或者多種組合；

依據(jù)知識(shí)點(diǎn)描述網(wǎng)絡(luò)確定各個(gè)所述參考薄弱知識(shí)點(diǎn)的樣本知識(shí)點(diǎn)特征，基于所述樣本知識(shí)點(diǎn)特征對(duì)多個(gè)所述參考薄弱知識(shí)點(diǎn)進(jìn)行分團(tuán)得到多個(gè)參考薄弱知識(shí)點(diǎn)團(tuán)，依據(jù)所述薄弱畫(huà)像知識(shí)點(diǎn)確定各個(gè)所述參考薄弱知識(shí)點(diǎn)團(tuán)的相關(guān)性觀測(cè)數(shù)據(jù)；

將所述模板用戶學(xué)習(xí)事件數(shù)據(jù)加載至用戶學(xué)習(xí)畫(huà)像預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)，依據(jù)所述用戶學(xué)習(xí)畫(huà)像預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)從多個(gè)所述參考薄弱知識(shí)點(diǎn)團(tuán)中確定觀測(cè)薄弱知識(shí)點(diǎn)團(tuán)，并從所述觀測(cè)薄弱知識(shí)點(diǎn)團(tuán)中確定與所述模板用戶學(xué)習(xí)事件數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的所述參考薄弱知識(shí)點(diǎn)；

基于所述觀測(cè)薄弱知識(shí)點(diǎn)團(tuán)的觀測(cè)數(shù)據(jù)和所述相關(guān)性觀測(cè)數(shù)據(jù)確定第一訓(xùn)練誤差值，基于與所述模板用戶學(xué)習(xí)事件數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的所述參考薄弱知識(shí)點(diǎn)的觀測(cè)數(shù)據(jù)和所述薄弱畫(huà)像知識(shí)點(diǎn)確定第二訓(xùn)練誤差值；

基于所述第一訓(xùn)練誤差值和所述第二訓(xùn)練誤差值，對(duì)所述知識(shí)點(diǎn)描述網(wǎng)絡(luò)和所述用戶學(xué)習(xí)畫(huà)像預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行組合網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化；

獲取目標(biāo)用戶的目標(biāo)用戶學(xué)習(xí)事件數(shù)據(jù)，將所述目標(biāo)用戶學(xué)習(xí)事件數(shù)據(jù)加載至優(yōu)化完成的所述用戶學(xué)習(xí)畫(huà)像預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)，依據(jù)優(yōu)化完成的所述用戶學(xué)習(xí)畫(huà)像預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)確定所述目標(biāo)用戶學(xué)習(xí)事件數(shù)據(jù)的用戶學(xué)習(xí)畫(huà)像預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，并基于所述用戶學(xué)習(xí)畫(huà)像預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)從預(yù)先配置的題目數(shù)據(jù)庫(kù)中調(diào)取對(duì)應(yīng)的目標(biāo)題目數(shù)據(jù)后，將所述目標(biāo)題目數(shù)據(jù)推薦到所述目標(biāo)用戶所在的在線學(xué)習(xí)頁(yè)面中。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于用戶學(xué)習(xí)畫(huà)像分析的題目推薦方法，其特征在于，所述用戶學(xué)習(xí)畫(huà)像預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)包括特征提取單元和觀測(cè)單元；

所述將所述模板用戶學(xué)習(xí)事件數(shù)據(jù)加載至用戶學(xué)習(xí)畫(huà)像預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)，依據(jù)所述用戶學(xué)習(xí)畫(huà)像預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)從多個(gè)所述參考薄弱知識(shí)點(diǎn)團(tuán)中確定觀測(cè)薄弱知識(shí)點(diǎn)團(tuán)，包括：

將所述模板用戶學(xué)習(xí)事件數(shù)據(jù)加載至所述特征提取單元，生成模板圖結(jié)構(gòu)嵌入特征；

將所述模板圖結(jié)構(gòu)嵌入特征加載至所述觀測(cè)單元，確定各個(gè)所述參考薄弱知識(shí)點(diǎn)團(tuán)的第一觀測(cè)置信度；

對(duì)各個(gè)所述第一觀測(cè)置信度分別進(jìn)行規(guī)則化轉(zhuǎn)換，生成各個(gè)所述參考薄弱知識(shí)點(diǎn)團(tuán)的第一選擇支持度；

在所述第一選擇支持度不小于設(shè)定的第一門限支持度時(shí)，將所述第一選擇支持度對(duì)應(yīng)的所述參考薄弱知識(shí)點(diǎn)團(tuán)確定為觀測(cè)薄弱知識(shí)點(diǎn)團(tuán)。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于用戶學(xué)習(xí)畫(huà)像分析的題目推薦方法，其特征在于，所述觀測(cè)薄弱知識(shí)點(diǎn)團(tuán)的觀測(cè)數(shù)據(jù)包括各個(gè)所述參考薄弱知識(shí)點(diǎn)團(tuán)的第一選擇支持度；

所述基于所述觀測(cè)薄弱知識(shí)點(diǎn)團(tuán)的觀測(cè)數(shù)據(jù)和所述相關(guān)性觀測(cè)數(shù)據(jù)確定第一訓(xùn)練誤差值，包括：

基于各個(gè)所述參考薄弱知識(shí)點(diǎn)團(tuán)的所述相關(guān)性觀測(cè)數(shù)據(jù)，確定各個(gè)所述參考薄弱知識(shí)點(diǎn)團(tuán)的相關(guān)性支持度；

計(jì)算各個(gè)所述相關(guān)性支持度和對(duì)應(yīng)的所述第一選擇支持度之間的負(fù)對(duì)數(shù)似然誤差值，生成多個(gè)相關(guān)性訓(xùn)練誤差值；

將所有所述相關(guān)性訓(xùn)練誤差值的加權(quán)值確定為第一訓(xùn)練誤差值。

4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于用戶學(xué)習(xí)畫(huà)像分析的題目推薦方法，其特征在于，所述從所述觀測(cè)薄弱知識(shí)點(diǎn)團(tuán)中確定與所述模板用戶學(xué)習(xí)事件數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的所述參考薄弱知識(shí)點(diǎn)，包括：

游走所述觀測(cè)薄弱知識(shí)點(diǎn)團(tuán)中的各個(gè)所述參考薄弱知識(shí)點(diǎn)，計(jì)算所述模板圖結(jié)構(gòu)嵌入特征和所述參考薄弱知識(shí)點(diǎn)的樣本知識(shí)點(diǎn)特征之間的匹配度；

對(duì)所述匹配度進(jìn)行規(guī)則化轉(zhuǎn)換，生成所述參考薄弱知識(shí)點(diǎn)的第二選擇支持度；

在所述第二選擇支持度不小于設(shè)定的第二門限支持度時(shí)，將所述第二選擇支持度對(duì)應(yīng)的所述參考薄弱知識(shí)點(diǎn)確定為與所述模板用戶學(xué)習(xí)事件數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的所述參考薄弱知識(shí)點(diǎn)。