北京爱宾果科技有限公司张建忠获国家专利权
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龙图腾网获悉北京爱宾果科技有限公司申请的专利基于认知画像的AI个性化辅导方法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:CN120407950B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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:202510915683.1,技术领域涉及:G06F16/9535;该发明授权基于认知画像的AI个性化辅导方法是由张建忠;吕远;闵海波设计研发完成,并于2025-07-03向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于认知画像的AI个性化辅导方法在说明书摘要公布了:本发明涉及数据建模技术领域,具体涉及基于认知画像的AI个性化辅导方法。通过多模态情绪驱动的隐式反馈动态加权,有效区分任务失误与情绪波动带来的行为偏差,显著提升潜在因子分解的输入质量和推荐匹配度;利用图卷积网络对多维行为指标进行结构化建模,深入捕捉指标间的交互关联,使系统能够敏锐地识别用户注意力分散或策略调整等微妙状态变化;通过历史画像与新输入信息的自适应融合,确保在用户从紧张到适应或从疲劳到恢复的过程中,画像更新既稳定又及时;最后通过画像—策略—反馈—再画像闭环机制,多模态情绪估计的鲁棒性和可解释性为整个系统提供可靠的动态信号,使个性化辅导可随着数据积累持续优化。
本发明授权基于认知画像的AI个性化辅导方法在权利要求书中公布了:1.基于认知画像的AI个性化辅导方法,其特征在于,包括如下步骤: 获取用户的学习过程,引入潜在认知因子向量捕捉用户内部认知结构,并将显式评分误差项和隐式偏好置信度项结合,建立优化目标函数,求解潜在认知因子向量,具体为: 引入潜在认知因子向量捕捉用户内部认知结构,将显式评分和隐式反馈二者结合,建立优化目标函数; ; 其中,表示显式评分误差项,表示隐式偏好置信度项,、表示显式评分损失项的权重、隐式偏好置信度项的权重,表示用户的潜在认知因子向量,描述该用户在认知空间中的分布,表示内容资源的潜在特征向量,描述该内容在认知空间中的位置,表示正则化权重,控制潜在因子的复杂度,表示用户潜在因子矩阵,描述第行用户的潜在认知因子向量,表示内容潜在因子矩阵,描述第行为内容的潜在特征向量,表示用户偏执向量,表示内容偏执向量; 将潜在认知因子向量进行线性变换,并施加激活函数,将激活结果拼接成认知画像; 建模时间序列中用户认知状态的动态转移,捕捉从紧张到适应、从疲劳到恢复的过程,则有: ; 其中,表示用户在时刻下的认知画像,表示用户在时刻的行为表现向量,表示用户在时刻的情绪状态估计向量,表示状态转移函数,表示用户在时刻下的认知画像向量; 定义辅导策略集合,对每个策略构造属性特征向量,输入更新的认知画像,输出最优辅导策略并向用户执行; 对隐式反馈进行预处理,具体为: 偏好指示矩阵; 置信度矩阵,是隐式反馈值,表示调节置信度权重的超参数; 引入情绪驱动的置信度动态调整机制: 建立调整因子,表示情绪影响强度超参数,表示将情绪状态估计向量投影到标量空间的权重向量,表示初始偏置,表示映射函数,表示转置; 得到更新的。
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