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龙图腾网获悉江西跃山科技有限责任公司申请的专利一种基于题库的个性化试题推荐方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119377487B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411959400.5，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种基于题库的个性化试题推荐方法及系统是由郭良多设计研发完成，并于2024-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于题库的个性化试题推荐方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于题库的个性化试题推荐方法及系统，涉及试题推荐技术领域。一种基于题库的个性化试题推荐系统，包括有：用户推荐试题能力分析模块、试题数据分析模块、用户推荐试题情绪分析模块和用户试题推荐预测模块。本发明通过获取目标用户的答题数据和行为数据，并结合能力分析和情绪分析模型，可以实现对用户的精准个性化推荐，能够根据用户的能力增长和情绪波动来推荐最适合的试题，从而提高学习效率；通过将试题数据转换为分析试题向量，并使用个性化试题分析模型对其进行分析，可以全面评估用户在各个知识点上的掌握情况，不仅关注用户的答题正确率，还考虑了用户在答题过程中的具体表现，从而提供了更全面的能力评估。

本发明授权一种基于题库的个性化试题推荐方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于题库的个性化试题推荐方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：获取目标用户阶段答题数据；目标用户阶段答题数据包含有N条目标用户已答试题数据Tn和目标用户答题选项数据Pn，n=1，2，…，N；N为目标用户在当前阶段内已答试题的试题总数量；基于目标用户已答试题数据Tn、目标用户答题选项数据Pn和用户推荐试题能力分析模型，得到目标用户能力增长因子Zn；用户推荐试题能力分析模型包括有得分判断层、能力增量计算层和能力因子输出层，用于根据已答试题的具体特征表现分析目标用户的能力增长； 获取目标用户已答试题数据Tn的具体步骤： 针对任一试题，获取试题数据，将试题数据转换为分析试题向量X，X=[X1，X2，…，Xi，…，XI]，Xi表示分析试题向量X中第i项试题特征的具体信息，I为试题数据中试题特征的总数量；将分析试题向量输入至个性化试题分析模型中进行分析，得到试题分析能力向量Y，Y=[Y1，Y2，…，Yi，…，YI]，Yi为Xi对应的第i项试题特征的试题能力分析数据；将目标用户已答试题对应的分析试题向量X和试题分析能力向量Y作为目标用户已答试题数据Tn；个性化试题分析模型包括有特征识别层、I个特征分析层Ci和特征结果输出层，用于对试题进行具体精确的特征分析； 步骤S2：获取目标用户阶段答题行为数据，目标用户阶段答题行为数据包含有目标用户答题停留时长Sn和目标用户答题交互数据Hn；基于目标用户阶段答题行为数据和用户推荐试题情绪分析模型，得到目标用户情绪波动因子En；用户推荐试题情绪分析模型包括有时长分析层、交互数据分析层和情绪波动因子输出层，用于对用户进行试题作答时的情绪利用情绪波动因子函数进行数值化，并利用改进后的优化算法确定情绪波动因子函数； 步骤S3：根据目标用户能力增长因子Zn、目标用户情绪波动因子En和用户试题推荐预测模型进行分析，得到目标用户试题推荐预测试题集；基于目标用户试题推荐预测试题集在下一阶段在题库中为目标用户推荐相应的试题；用户试题推荐预测模型包括有能力增量匹配层、综合能力分析层和试题推荐层，用于对目标用户进行综合能力分析，并匹配对应能力的个性化试题。

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