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龙图腾网获悉深圳市金龙锋科技有限公司申请的专利基于AI大模型的多模态学习资源智能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：CN120448641B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202510935400.X，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权基于AI大模型的多模态学习资源智能推荐方法及系统是由石军风设计研发完成，并于2025-07-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于AI大模型的多模态学习资源智能推荐方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及计算机技术领域，提供一种基于AI大模型的多模态学习资源智能推荐方法及系统，该方法包括：基于AI大模型对交互行为数据和用户信息进行意图分析，得到用户特征向量；基于用户特征向量获取多模态资源数据，基于多模态资源数据整合得到资源表示向量；基于知识图谱结合用户特征向量和资源表示向量挖掘资源与知识点之间的隐含关联以及用户需求与目标技能的映射关系，得到知识网络；基于情境感知信息和知识网络生成候选推荐学习资源；基于用户特征向量与资源表示向量结合多模态资源数据的当前阶段指标对候选推荐学习资源进行排序优化，生成初始资源推荐列表。本发明实施例实现全面捕捉学习资源的内容特征，提高资源的推荐准确率。

本发明授权基于AI大模型的多模态学习资源智能推荐方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于AI大模型的多模态学习资源智能推荐方法，其特征在于，包括： 基于AI大模型对捕捉到的用户学习平台上的交互行为数据和用户信息进行意图分析，得到多维度的用户特征向量； 基于所述用户特征向量在学习资源库中获取多模态资源数据，并基于所述多模态资源数据进行资源整合，得到资源表示向量； 基于知识图谱结合所述用户特征向量和所述资源表示向量挖掘资源与知识点之间的隐含关联以及用户需求与目标技能的映射关系，得到知识网络； 基于用户的情境感知信息和所述知识网络生成候选推荐学习资源； 基于所述用户特征向量与所述资源表示向量结合所述多模态资源数据的当前阶段指标对所述候选推荐学习资源进行排序优化，生成初始资源推荐列表； 其中，所述基于知识图谱结合所述用户特征向量和所述资源表示向量挖掘资源与知识点之间的隐含关联以及用户需求与目标技能的映射关系，得到知识网络，包括： 将所述用户特征向量和所述资源表示向量中的语义信息，与预设知识图谱中对应的语义节点和关系路径进行锚定匹配，得到语义锚定结果； 以所述语义锚定结果对应的节点和关系为起点，以路径拓展长度为步长，在所述预设知识图谱中向前探索资源与知识点的潜在关联路径，向后追溯用户需求与目标技能的映射联系路径，得到语义关联路径； 基于所述语义关联路径在所述预设知识图谱中进行动态聚类，生成子图簇；每个子图簇聚表征资源-知识点关联或用户需求-目标技能关系； 基于不同的子图簇之间的逻辑关系确定资源与知识点之间的隐含关联，并基于不同的子图簇之间的关联程度确定用户需求与目标技能的映射关系； 以资源、知识点、用户需求和目标技能为节点，以隐含关联和映射关系为边，构建所述知识网络。

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