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龙图腾网获悉湖南工商大学申请的专利基于小波变换与注意力机制的课程推荐方法、装置、设备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：CN121524446B 。

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：202610060239.0，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权基于小波变换与注意力机制的课程推荐方法、装置、设备及存储介质是由郭海;周文杰;孙颖璐;陈浪;陈荣元设计研发完成，并于2026-01-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于小波变换与注意力机制的课程推荐方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于小波变换与注意力机制的课程推荐方法、装置、设备及存储介质，涉及个性化推荐技术领域，所述方法包括：对目标学生的历史课程交互序列进行嵌入和位置编码，得到初始隐藏状态；对初始隐藏状态进行多尺度分解、滤波增强与重构，得到多尺度滤波特征；对多尺度滤波特征进行上下文关联建模，得到上下文特征；再经前馈网络层进行非线性变换，并取末位隐藏表示作为学生的上下文向量；由推荐打分层计算上下文向量与所有候选课程的匹配分数，得到各课程的推荐分数；最后按分数从高到低排序并剔除已交互课程，生成课程推荐列表。本申请能够精准捕捉学生课程学习的短期偏好与长期兴趣的差异并有效融合，实现了高质量个性化的课程推荐。

本发明授权基于小波变换与注意力机制的课程推荐方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于小波变换与注意力机制的课程推荐方法，其特征在于，所述方法包括： 通过目标课程推荐模型中的嵌入编码层对目标学生的历史课程交互序列中的课程编号进行嵌入处理和位置编码，得到初始隐藏状态，所述目标课程推荐模型包括所述嵌入编码层、小波变换层、自注意力机制层、前馈网络层及推荐打分层； 通过所述小波变换层对所述初始隐藏状态进行小波分解、滤波增强和重构处理，得到多尺度滤波特征； 通过所述自注意力机制层对所述多尺度滤波特征进行上下文关联建模，得到上下文特征； 通过所述前馈网络层对所述上下文特征进行非线性变换，得到变换后的上下文特征，并将所述变换后的上下文特征中的末位隐藏表示作为所述目标学生的上下文向量； 通过所述推荐打分层计算所述变换后的上下文特征与所有候选课程的嵌入向量的匹配分数，得到各个所述候选课程的推荐分数； 按所述推荐分数按从高到低的顺序对所述候选课程进行排序，并屏蔽所述目标学生已交互的课程，得到课程推荐列表； 所述通过目标课程推荐模型中的嵌入编码层对目标学生的历史课程交互序列中的课程编号进行嵌入处理和位置编码，得到初始隐藏状态的步骤包括： 通过所述嵌入编码层，将历史课程交互序列中的每个课程编号转换为预设维度的稠密向量，得到课程嵌入向量； 根据每个所述课程编号在所述历史课程交互序列中的时间位置，生成对应的位置嵌入向量，所述位置嵌入向量与所述课程嵌入向量的维度一致； 将每个所述课程编号对应的所述课程嵌入向量与所述位置嵌入向量进行逐元素相加，得到初始融合向量； 对所有所述融合向量进行层归一化处理和随机丢弃处理，得到目标融合向量； 对所述目标融合向量中对应未来位置的元素施加负值掩码，得到初始隐藏状态，所述未来位置是指所述目标融合向量中的末位元素之后的虚拟位置。

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