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申请/专利权人：刘勇
摘要：本发明提供了一种基于深度学习的个性化学习内容推荐系统，旨在通过创新的多维度用户画像构建、深度学习与强化学习相结合的推荐算法、自适应学习路径规划以及多模态反馈分析，实现对在线学习资源的智能化和个性化推荐。系统通过收集和分析学生的学习行为、兴趣偏好和能力评估，构建详尽的用户画像，进而利用深度学习技术进行特征提取和模式识别，结合强化学习不断优化推荐策略。此外，系统还特别注重数据安全和隐私保护，确保学生信息的安全。与传统推荐系统相比，本发明的系统能够更准确地理解学生的学习需求，提供更加个性化和有效的学习计划，显著提高学习效率和效果。
主权项：1.一种基于深度学习的个性化学习内容推荐系统，具备以下模块：户数据收集模块，学习行为分析模块，能力评估与诊断模块，个性化学习内容推荐引擎，学习路径动态规划模块，学习效果评估模块，多模态反馈集成模块，隐私保护与数据安全模块，用户界面展示模块，系统性能监控模块，内容管理系统，所述用户数据收集模块作为系统的基础，负责收集学生的个人信息、学习历史和行为模式等数据；所述学习行为分析模块对收集到的行为数据进行深入分析，识别学生的学习习惯和偏好；所述能力评估与诊断模块通过定期的能力测试，评估学生的学习水平，为个性化推荐提供依据；基于这些分析结果，所述个性化学习内容推荐引擎采用深度学习技术，为学生推荐最合适的学习内容；所述学习路径动态规划模块进一步根据学生的学习进度和能力评估结果，动态规划个性化的学习路径；所述学习效果评估模块持续监测学习成果，确保推荐内容的有效性；所述多模态反馈集成模块收集学生的反馈信息，为系统提供实时的优化依据；所述隐私保护与数据安全模块确保在整个过程中学生数据的安全和隐私；所述用户界面展示模块为学生提供了直观的学习仪表盘，展示个性化的学习计划和进度；所述系统性能监控模块保障系统的稳定运行，及时发现并解决问题；所述内容管理系统维护和更新学习资源库，确保推荐内容的质量和多样性。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 刘勇 基于深度学习的个性化学习内容推荐系统
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