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龙图腾网恭喜深圳市云希谷科技有限公司申请的专利基于知识图谱的儿童教育内容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：CN119377489B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-22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：202411969573.5，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权基于知识图谱的儿童教育内容智能推荐方法及系统是由周长用;孙志浩设计研发完成，并于2024-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于知识图谱的儿童教育内容智能推荐方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能技术领域，公开了一种基于知识图谱的儿童教育内容智能推荐方法及系统，所述方法包括获取儿童学习内容和历史用户学习行为；基于所述儿童学习内容构建内容关系网络；根据所述内容关系网络和所述历史用户学习行为构建用户内容偏好矩阵；根据所述用户内容偏好矩阵进行概率矩阵分解，得到第一矩阵和第二矩阵；基于所述第一矩阵和所述第二矩阵训练偏好预测模型；获取最新用户学习行为，并输入到偏好预测模型，得到用户学习路径。本方法具有以下效果：本方法可以根据用户学习情况精确推送儿童教育内容，提高推送内容精确度。

本发明授权基于知识图谱的儿童教育内容智能推荐方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于知识图谱的儿童教育内容智能推荐方法，其特征在于，包括：获取儿童学习内容和历史用户学习行为；基于所述儿童学习内容构建内容关系网络；根据所述内容关系网络和所述历史用户学习行为构建用户内容偏好矩阵；根据所述用户内容偏好矩阵进行概率矩阵分解，得到第一矩阵和第二矩阵；基于所述第一矩阵和所述第二矩阵训练偏好预测模型；获取最新用户学习行为，并输入到偏好预测模型，得到用户学习路径；其中，所述基于所述儿童学习内容构建内容关系网络，包括：基于所述儿童学习内容进行分词处理，得到学习内容实体；对所述学习内容实体进行特征提取，得到学习内容特征向量；对所述学习内容特征向量进行相关性分析得到实体对应关系；基于所述学习内容实体和所述实体对应关系构建实体关系实体三元组；将所述实体关系实体三元组映射到多跳图结构中，构建出内容关系网络；其中，所述根据所述内容关系网络和所述历史用户学习行为构建用户内容偏好矩阵，包括：通过以下公式计算用户内容偏好矩阵： ；其中，为用户对学习内容的用户内容偏好矩阵，是用户，为学习内容，为用户交互过的学习内容集合，为用户未交互过的学习内容集合，为学习内容的总和，表示用户对交互过的学习内容ii的权重，表示用户对未交互过的学习内容jj的权重，ii为交互过的学习内容编号，jj为未交互过的学习内容编号；其中，所述历史用户学习行为包括用户交互过的学习内容集合和用户未交互过的学习内容集合。

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