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【发明公布】一种习题推荐方法、装置、设备和存储介质_深圳市腾讯计算机系统有限公司;安徽大学_202211192229.0 

申请/专利权人:深圳市腾讯计算机系统有限公司;安徽大学

申请日:2022-09-28

公开(公告)日:2023-12-22

公开(公告)号:CN117271873A

主分类号:G06F16/9535

分类号:G06F16/9535;G06N3/126;G06Q50/20

优先权:

专利状态码:在审-实质审查的生效

法律状态:2024.01.09#实质审查的生效;2023.12.22#公开

摘要:本申请实施例提供了一种习题推荐方法、装置、设备和存储介质,包括:获取目标对象的X个习题的历史答题记录,以及X个习题中每一个习题涉及到的知识点信息;根据历史答题记录和知识点信息构建目标对象的特征表示;将特征表示输入认知诊断模型,以使得认知诊断模型输出候选习题;获取目标参数,目标参数为认知诊断模型的权重参数;根据目标参数构建多目标优化问题以及多目标优化问题的约束条件;根据至少两个约束条件求解多目标优化问题,以使得从候选习题中得到推荐习题。本申请提供的技术方案可应用于云计算领域或人工智能领域,用于灵活地向该目标对象进行习题推荐,进而实现习题推荐方法的广泛适用性,满足诸多应用场景。

主权项:1.一种习题推荐方法,其特征在于,包括:获取目标对象的X个习题的历史答题记录,以及所述X个习题中每一个习题涉及到的知识点信息,所述X为正整数;根据所述历史答题记录和所述知识点信息构建所述目标对象的特征表示;将所述特征表示输入认知诊断模型,以使得所述认知诊断模型输出候选习题;获取目标参数,所述目标参数为所述认知诊断模型的权重参数,所述权重参数包括习题涉及到的知识点之间的知识相关性、所述目标对象对习题涉及到的知识点的知识熟练度、习题对于所述目标对象的知识点难度以及习题涉及到的知识点之间的知识点区分度;根据所述目标参数构建多目标优化问题以及所述多目标优化问题的约束条件,所述约束条件至少包括所述目标对象对推荐习题涉及的知识点的知识熟练度约束和所述推荐习题涉及的知识点的知识点数量约束,所述多目标优化问题的目标至少包括所述推荐习题的知识点难度达到第一阈值和所述推荐习题涉及的知识点与所述X个习题涉及的知识点之间的知识相关性达到第二阈值;根据所述至少两个约束条件求解所述多目标优化问题,以使得从候选习题中得到所述推荐习题。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 深圳市腾讯计算机系统有限公司;安徽大学 一种习题推荐方法、装置、设备和存储介质

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