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申请/专利权人：重庆邮电大学
摘要：本发明涉及一种考虑路径语义信息的可解释学习路径推荐方法，属于教育信息化领域。该方法包括：使用GRU网络通过在路径序列每个时间步更新内部状态，实现路径序列中的节点的依赖关系建模。通过扩展路径序列邻接学习单元构建学习路径子图，利用GCN网络汇聚学习路径中单元的邻域信息，更新节点的表征，再使用Transformer捕获节点的关系语义信息，提取学习路径子图的结构语义信息。通过路径匹配选择器来确定学习路径类型，然后使用熵编码器分析不同的路径类型对于学习者的信息增益，区分路径集合中不同路径类型的最终贡献。加权池化模块则通过联合路径表示、语义增强表征以及学习者表征确定最终的路径表征，通过熵编码器获得权重，得到最终的得分输出。
主权项：1.一种考虑路径语义信息的可解释学习路径推荐方法，该方法具体包括以下步骤：S1：路径表征阶段：负责收集学习者的历史学习路径集，使用GRU网络通过在路径序列每个时间步更新内部状态，实现路径序列中的节点的依赖关系建模；S2：路径语义增强阶段：通过扩展路径序列邻接学习单元构建学习路径子图，利用GCN网络汇聚学习路径中单元的邻域信息，更新节点的表征，再使用Transformer捕获节点的关系语义信息，提取学习路径子图的结构语义信息；S3：熵编码阶段：通过路径匹配选择器来确定学习路径类型，然后使用熵编码器分析不同的路径类型对于学习者的信息增益，区分路径集合中不同路径类型的最终贡献。S4：加权求和阶段：通过联合路径表示、语义增强表征以及学习者表征确定最终的路径表征，通过熵编码器获得权重，得到最终的得分输出。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆邮电大学 一种考虑路径语义信息的可解释学习路径推荐方法
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