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一种基于跨图增强的课程推荐方法、系统及介质 

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申请/专利权人:华南农业大学

摘要:本发明公开了一种基于跨图增强的课程推荐方法、系统及介质,该方法包括下述步骤:生成学生‑课程图、学生‑课程特征图和学生群体图;构建对比学习模型,嵌入层生成各个嵌入节点;主视图通道得到课程节点嵌入表示和学生节点嵌入表示,选出课程推荐列表;静态特征通道得到学生‑课程特征图的学生节点嵌入表示;基于学生节点嵌入表示和学生‑课程特征图的学生节点嵌入表示得到学生节点的最终表示;学生群体通道得到学生群体图的学生节点嵌入表示,与学生节点的最终表示聚合得到学生全局表示,学生全局表示与学生节点嵌入表示进行对比学习;构建损失函数训练对比学习模型,并得到课程推荐结果。本发明为学生提供更精准和高效的个性化课程推荐。

主权项:1.一种基于跨图增强的课程推荐方法,其特征在于,包括下述步骤:基于学生与课程之间的交互历史生成学生-课程图G0,基于学生与课程特征之间的联系生成学生-课程特征图GL,基于学生的描述性信息生成学生群体图Gs;构建对比学习模型,包括嵌入层、主视图通道、静态特征通道和学生群体通道;所述嵌入层基于随机初始化生成学生节点、课程节点、课程静态特征节点;所述主视图通道对学生-课程图G0进行图卷积和聚合操作,得到课程节点嵌入表示和学生节点嵌入表示,并进行内积操作生成相似度分数,基于top-k选出前k门课程作为课程推荐列表;所述静态特征通道对每个学生-课程特征图GL进行图卷积和聚合操作,得到学生-课程特征图中的各个子图的学生节点嵌入表示;将学生节点嵌入表示和学生-课程特征图中的各个子图的学生节点嵌入表示输入全连接特征提取层得到学生节点的最终表示;所述学生群体通道对学生群体图Gs进行图卷积和聚合操作,得到学生群体图Gs中的学生节点嵌入表示;将学生节点的最终表示和学生节点嵌入表示聚合得到学生全局表示,将学生节点嵌入表示与学生全局表示进行对比学习;构建损失函数训练对比学习模型,基于训练后的对比学习模型得到课程推荐结果。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 华南农业大学 一种基于跨图增强的课程推荐方法、系统及介质

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