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基于深度强化学习的个性化学习推荐方法

摘要

本发明公开了一种基于深度强化学习的个性化学习推荐方法,包括以下步骤:定义知识点及题目的难度属性,根据知识点之间的关系构建知识点网络图;根据知识点之间的关系确定知识点下题目之间的关系,构建题目网络图;根据用户行为数据,在题目网络图中得到针对指定用户当前状态下的子图,作为学习边界;进而使用深度强化学习算法,利用用户历史记录建模,训练得到在用户当前状态下的子图中如何选取割集策略。本发明方法可智能化地为用户推荐最佳题目,节省用户学习时间,使其学习效率提高,学习体验提升。

著录项

  • 公开/公告号CN108614865B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-12-11

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 暨南大学;

    申请/专利号CN201810307140.1

  • 发明设计人 汤胤;黄书强;王雯;

    申请日2018-04-08

  • 分类号G06F16/9535(20190101);G06F16/901(20190101);G06Q50/20(20120101);

  • 代理机构44245 广州市华学知识产权代理有限公司;

  • 代理人刘巧霞

  • 地址 510632 广东省广州市天河区黄埔大道西601号

  • 入库时间 2022-08-23 11:11:48

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