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龙图腾网获悉西安交通大学申请的专利一种融合时空多粒度兴趣的学习资源推荐方法及相关装置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：CN116541600B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202310525175.3，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种融合时空多粒度兴趣的学习资源推荐方法及相关装置是由朱海萍;赵成成;田锋;陈妍;王子瑜;郑庆华设计研发完成，并于2023-05-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合时空多粒度兴趣的学习资源推荐方法及相关装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种融合时空多粒度兴趣的学习资源推荐方法及相关装置，属于学习资源推荐领域。本发明包括以下步骤：1知识概念空间多粒度兴趣建模；2时间维度多粒度兴趣建模；3多粒度兴趣自适应融合的学习资源推荐。本发明提供的学习资源推荐能够从知识概念空间提取学习者在知识点、学习资源、课程等不同粒度的兴趣偏好，从时间维度提取学习者近期课程内、近期跨课程和全局不同粒度的兴趣偏好，实现更精准的学习者兴趣偏好建模。本发明在自适应地融合学习者知识概念空间的单点多粒度兴趣和时间维度的动态多粒度兴趣基础上，为学习者个性化推荐符合其兴趣偏好的学习资源。

本发明授权一种融合时空多粒度兴趣的学习资源推荐方法及相关装置在权利要求书中公布了：1.一种融合时空多粒度兴趣的学习资源推荐方法，其特征在于，包括以下步骤： 1构建知识概念-多粒度兴趣-学习者分层异质图，以表达知识概念空间信息，设计聚合兴趣粒度相关的节点和边，提取学习者在知识概念空间的不同粒度兴趣向量； 从时间维度将学习者历史行为序列切分为近期课程内和近期跨课程序列，之后结合完整的学习者历史行为序列，分别通过GRU层和学习资源关系增强的学习者兴趣表征方法提取到学习者在时间维度近期课程内、近期跨课程和全局不同粒度的增强前后的兴趣向量，通过平均池化操作聚合增强前后的各粒度兴趣向量，得到最终的学习者近期课程内兴趣向量eu2l'、近期跨课程兴趣向量eu2l”和全局兴趣向量eu2g； 2设计多粒度兴趣自适应融合层，将学习者在知识概念空间和时间维度的不同粒度兴趣向量进行自适应融合，得到学习者在知识概念空间融合后的兴趣向量和学习者在时间维度融合后的兴趣向量； 3将学习者、学习者最后交互学习资源和目标学习资源的ID特征输入至嵌入层，得到学习者表征向量eu、学习者最后交互学习资源表征向量elast和目标学习资源表征向量ev； 将学习者表征向量、学习者最后交互学习资源表征向量、学习者在知识概念空间融合后的兴趣向量和学习者在时间维度融合后的兴趣向量输入至深度神经网络，得到学习者最终表征向量 将学习者最终表征向量和目标学习资源表征向量输入至预测层，预测层输出推荐的学习资源列表。

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