華中師范大學;湖北大學劉海獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉華中師范大學;湖北大學申請的專利一種基于知識注意力的學習資源推薦方法及應用獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115146166B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-22發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210797413.1，技術領域涉及：G06F16/9535；該發明授權一種基于知識注意力的學習資源推薦方法及應用是由劉海;張昭理;劉俊強;王書通;王坤;劉婷婷;楊兵設計研發完成，并于2022-07-08向國家知識產權局提交的專利申請。
本一種基于知識注意力的學習資源推薦方法及應用在說明書摘要公布了：本申請公開了一種基于知識注意力的學習資源推薦方法及應用。該方法包括：獲取學習者的歷史題目信息，構建學科知識圖譜；采用多通道卷積神經網絡計算知識點特征向量，根據知識點特征向量與數據庫中學習資源的特征向量的相似度篩選出候選學習資源；根據候選學習資源構建學習資源知識圖譜，構建學習資源知識圖譜的高階子圖，采用注意力機制捕獲高階子圖中實體間的關系，獲得每個候選學習資源的特征向量；構建交互圖，該交互圖中利用偏好信息來描述學習者與候選學習資源的關系，通過聚合偏好信息，獲得學習者的特征向量；將學習者的特征向量和學習者候選學習資源的特征向量，輸入到多層感知器模型中，輸出推薦結果。本發明能夠顯著提高推薦精度。
本發明授權一種基于知識注意力的學習資源推薦方法及應用在權利要求書中公布了：1.一種基于知識注意力的學習資源推薦方法，其特征在于，包括： 獲取學習者的歷史題目信息，根據學習者的歷史題目信息構建學科知識圖譜，學科知識圖譜中將知識點作為實體； 根據歷史題目的文本和學科知識圖譜計算歷史題目中的知識點特征向量，通過計算知識點特征向量與數據庫中學習資源的特征向量的相似度篩選出候選學習資源； 根據候選學習資源構建學習資源知識圖譜，構建學習資源知識圖譜的高階子圖，采用注意力機制捕獲高階子圖中實體間的關系，獲得每個候選學習資源的特征向量； 構建交互圖，該交互圖中利用偏好信息來描述學習者與候選學習資源的關系，將聚合后的候選學習資源的特征向量作為學習者在交互圖中的一階鄰居，通過聚合偏好信息，獲得學習者的特征向量； 將學習者的特征向量和學習者候選學習資源的特征向量，輸入到多層感知器模型中，輸出學習資源推薦結果。
如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人華中師范大學;湖北大學，其通訊地址為：430079 湖北省武漢市珞喻路152號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。
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2、報告中的分析和結論僅反映本公司于發布本報告當日的職業理解，僅供參考使用，不能作為本公司承擔任何法律責任的依據或者憑證。
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