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申请/专利权人：中国科学技术大学
摘要：本发明提供一种基于自适应测试模型的题包组合推荐方法及装置，当接收到推荐请求时，获取用户的历史答题数据、基本信息和所有题目的属性信息并输入至自适应测试模型中进行处理，得到题包组合；输出题包组合并储存用户的答题数据；若输出题包组合的次数小于推荐次数，则返回确定新的题包组合并输出直至输出题包组合的次数等于推荐次数。本发明将题目推荐的过程定义为一个二元优化问题，即计算最优用户能力值和最优题目选择；并将计算的过程进行梯度近似，全局策略转化为贪心策略。基于梯度下降的贪心算法求出优化问题近似解，以此得到题包组合。本发明直接从各类数据和信息中学习，为用户推荐最优的题包组合，提高了推荐结果的准确性和推荐效率。
主权项：1.一种基于自适应测试模型的题包组合推荐方法，其特征在于，所述方法包括：当接收到包含推荐次数的推荐请求时，获取当前测试节点中用户的历史答题数据、基本信息和所有题目的属性信息；将所述历史答题数据、所述基本信息和所有题目的属性信息输入至自适应测试模型中进行处理，得到所述当前测试节点的下一测试节点的题包组合；其中，所述历史答题数据预先划分为查询集合和支持集合，所述自适应测试模型由第一推荐模型优化得到；所述第一推荐模型由第二推荐模型优化得到，所述第二推荐模型由样本答题数据、样本信息和样本题目训练得到；输出所述题包组合并储存所述用户针对所述题包组合的答题数据；若输出题包组合的次数小于所述推荐次数，则返回执行所述获取当前测试节点中用户的历史答题数据、基本信息和所有题目的属性信息这一步骤，直至输出题包组合的次数等于所述推荐次数；其中，所述自适应测试模型中进行处理的过程包括：基于所述历史答题数据和所述基本信息对所有题目的属性信息进行筛选，得到当前测试节点中所述用户相应的多个目标题目的属性信息；基于所述支持集合计算交叉熵损失；利用所述交叉熵损失和第一梯度下降更新公式，计算得到所述用户的当前能力值；利用所述当前能力值、所述查询集合和第二梯度下降更新公式，计算得到当前选题参数；利用所述当前选题参数、每一所述目标题目的属性信息和加权选题公式，计算得到包含多个待推荐题目的题包组合。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国科学技术大学 一种基于自适应测试模型的题包组合推荐方法及装置
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