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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种基于用户行为的个性化学习路径规划方法、系统、介质及设备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：CN119831789B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202411831977.8，技术领域涉及：G06Q50/20；该发明授权一种基于用户行为的个性化学习路径规划方法、系统、介质及设备是由侯平智;孔泽苹;尚龙飞;丁帆;蒋义明设计研发完成，并于2024-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于用户行为的个性化学习路径规划方法、系统、介质及设备在说明书摘要公布了：本发明涉及个性化学习路径规划领域，公开了一种基于用户行为的个性化学习路径规划方法及系统，其中本发明公开的基于用户行为的个性化学习路径规划方法包括：用户完成阶段性课程学习后，产生视频观看、模拟练习和论坛交流等学习行为；基于系统后台数据库获取其产生的行为状态，分析不同行为的权重分值，构建用户行为状态模型；根据用户产生的行为状态和模型内部权重分值，对用户学习成果进行估计判断；通过估计判断产生的结果，生成个性化学习路径；本发明对用户学习行为状态进行分析，建立个性化学习路径，解决了以往固定学习路径与用户学习能力匹配程度低的问题，提升了用户学习效率，为不同用户提供更加精准和适宜的学习体验。

本发明授权一种基于用户行为的个性化学习路径规划方法、系统、介质及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于用户行为的个性化学习路径规划方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤S1：基于系统后台数据库收集用户学习行为数据，用户行为数据包括视频观看数据、模拟练习数据、论坛交流数据； 步骤S2：将收集的用户学习行为数据进行分类，并按分类结果构建用户行为状态模型，所述用户行为状态模型由课程完成度、课程掌握度和社区参与度构成； 定义如下的用户行为状态模型权重分值公式： ； 其中，为定义的课程完成度，为定义的课程掌握度，为定义中的社区参与度，、、分别代表课程完成度、课程掌握度、社区参与度的权重； 步骤S3：利用用户行为状态模型对用户的学习成果进行评估判断，所述用户的学习成果包括用户行为状态模型的权重分值和课程掌握度； 对用户的学习成果进行评估判断，基于系统后台数据库收集的n个已经学习完成全部课程的用户模拟练习数据，利用掌握度与经验值算法公式对所述和进行评估，掌握度与经验值算法公式如下： ； 其中，为用户掌握课程的最低要求，为归一化系数，为第i个用户的行为状态，为第i个用户的课程掌握度，当时，标记用户对课程知识点的掌握程度为完全掌握，当时标记用户对课程知识点的掌握程度为未完全掌握，得到用户对已学习课程知识点的掌握程度； 步骤S4：通过动态自适应函数和动态自适应遗传算法对用户学习成果的评估判断结果进行迭代优化，生成个性化学习路径； 所述动态自适应函数进一步包括：对原始遗传算法中的适应度函数进行改进，利用改进后的动态自适应函数计算课程实时适应度分值； 其中改进后的动态自适应函数公式如下： ； 其中，是第i个课程实时适应度分值，是动态更新前第i个课程实时适应度分值，是定义的用户对第i个课程的掌握程度，是用户掌握第i个课程的最低要求，是用户学习第i个课程的效率； 进一步的，动态适应度函数公式如下： ； 其中，是第i个课程推荐概率，是第i个课程实时适应度分值，是第i个课程推荐值，N是课程总数； 最后利用动态自适应遗传算法，结合用户学习进度迭代优化，输出优化后的路径作为基于用户行为的个性化学习路径推荐结果。

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