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龙图腾网获悉北京易言科技有限公司申请的专利一种基于场景自适应的课程智能推荐方法、装置及存储介质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：CN121304299B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202511860274.2，技术领域涉及：G06Q30/0601；该发明授权一种基于场景自适应的课程智能推荐方法、装置及存储介质是由张洁;王主龙设计研发完成，并于2025-12-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于场景自适应的课程智能推荐方法、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于场景自适应的课程智能推荐方法，包括：构建“课程‑知识点‑能力目标‑应用场景”的四维知识图谱，基于获取的用户物理环境数据等生成多模态场景数据矩阵，获取用户当前的应用场景，使用Transformer编码器对用户当前应用场景进行编码得到当前应用场景语义向量，使用Transformer解码器基于所述当前应用场景语义向量确定所述用户的应用场景意图；基于所述应用场景意图使用智能自适应推荐模型推荐第一课程集合；基于当前场景语义向量获取第二课程集合，使用注意力融合机制对第二课程集合进行融合，得到推荐课程。本发明提高了场景自适应课程推荐的速度及准确度。

本发明授权一种基于场景自适应的课程智能推荐方法、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于场景自适应的课程智能推荐方法，其特征在于，该方法包括： 构建步骤，构建“课程-知识点-能力目标-应用场景”的四维知识图谱，所述四维知识图谱的节点由课程、核心知识点、能力等级、应用场景组成，所述节点之间的边定义为“前置依赖”、“能力对应”和“场景适配”多元关系； 生成步骤，基于获取的用户物理环境数据、任务目标数据、认知状态数据及社交互动数据生成多模态场景数据矩阵，使用Transformer编码器基于自注意力机制与跨模态融合机制，将模态场景数据矩阵中的离散的场景特征转化为连续的语义向量，将所有用户的连续的语义向量组成语义向量空间； 确定步骤，获取用户当前的应用场景，使用所述Transformer编码器对用户当前应用场景进行编码得到当前应用场景语义向量，使用Transformer解码器基于所述当前应用场景语义向量和所述语义向量空间确定所述用户的应用场景意图； 推荐步骤，基于所述应用场景意图使用智能自适应推荐模型推荐第一课程集合；基于当前应用场景语义向量与知识图谱中的应用场景节点的相似度计算，获取与当前应用场景适配度大于第一阈值的知识点，基于所述知识点获取第二课程集合，使用注意力融合机制对第一课程集合和第二课程集合进行加权融合，得到推荐课程反馈至所述用户； 其中，将四维知识图谱与图注意力神经网络相结合，构建了智能自适应推荐模型；所述图注意力神经网络的图中的节点之间形成边的方式基于“课程-知识点-能力目标-应用场景”的四维知识图谱的节点之间的关系定义，所述节点之间的边定义为“前置依赖”、“能力对应”和“场景适配”多元关系，具体为：如果两门课程之间为“前置依赖”关系，则两门课程节点之间具有，如果课程包括知识点，则该课程节点与知识点节点之间具有边，如果获得能力目标需要学习相应的知识点，则该能力目标节点与该知识点节点之间具有边，如果获得在一应用场景下达到匹配的能力目标，则该能力目标节点与该应用场景节点之间具有边； 其中，基于所述应用场景意图使用智能自适应推荐模型推荐第一课程集合，即使用基于四维知识图谱构建的图注意力神经网络进行结构推理，挖掘知识点间的前置后置关联关系，并基于当前应用场景语义向量与知识图谱中的应用场景节点的相似度计算，获取与当前应用场景适配度大于第一阈值的知识点，基于所述知识点获取第二课程集合，然后使用注意力融合机制对第一课程集合和第二课程集合进行加权融合，得到推荐课程反馈至所述用户，即使用两个推荐方式，一个是基于人工智能的推荐方法，第二个推荐方式定位到相应场景下的知识点集合，将两种结果进行加权融合后得到推荐结果更为客观准确，符合用户的需要。

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