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申请/专利权人：豫章师范学院
摘要：本发明提供了一种基于人工智能的试题个性化推荐方法及系统，涉及人数据处理技术领域。方法包括：采集多位学生的历史答题数据和学习行为数据，提取出每位学生的第一答题特征、第二答题特征和学习行为特征；对多位学生进行聚类处理得到多个聚类群体；提取出每个聚类群体的多个参考对象，确定每个聚类群体的群体试题偏好特征；构建训练数据集并训练得到学习行为分类模型；基于学习行为分类模型对目标学生进行分类，确定目标学生的第一试题偏好特征和第二试题偏好特征并进行融合，得到目标学生的个性化试题偏好特征，基于个性化试题偏好特征向目标学生进行试题个性化推荐。本发明实现了提升试题推荐的准确性。
主权项：1.一种基于人工智能的试题个性化推荐方法，其特征在于，包括：采集多位学生的历史答题数据和学习行为数据，从历史答题数据中提取出每位学生在不同形式试题中的第一答题表现数据，得到每位学生的第一答题特征；从学习行为数据中提取出每位学生对不同类型的学习资源的使用数据，得到每位学生的学习行为特征；从历史答题数据中提取出每位学生在不同形式试题中的第二答题表现数据，得到每位学生的第二答题特征；基于K-means聚类算法处理多位学生的第一答题特征和学习行为特征，对多位学生进行聚类处理，得到多个聚类群体；提取出每个聚类群体的多个参考对象，根据每个参考对象的第二答题特征确定每个聚类群体的群体试题偏好特征；为每个群体添加类别标签，根据每个参考对象关联的第一答题特征和学习行为特征以及所属聚类群体对应的类别标签构建得到训练数据集，基于训练数据集训练得到学习行为分类模型；提取出目标学生的学习特征数据并基于学习行为分类模型对目标学生进行分类，确定目标学生所属的目标群体，根据目标群体的群体试题偏好特征确定第一试题偏好特征；根据目标学生的学习特征数据确定目标学生的第二试题偏好特征，将第一试题偏好特征和第二试题偏好特征进行融合，得到目标学生的个性化试题偏好特征，基于个性化试题偏好特征向目标学生进行试题个性化推荐。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 豫章师范学院 一种基于人工智能的试题个性化推荐方法及系统
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