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申请/专利权人：中山大学
摘要：本申请属于个性化推荐技术领域，公开了一种试题推荐模型的训练方法、试题推荐方法及系统，包括利用预设的多关系图卷积对多关系交互图中的每个节点进行增强，得到节点对应的增强嵌入表征；通过样本对交互关系表征进行对比学习不同学习者之间的偏好，构建学习者对比损失函数；通过对比学习试题的标签信息和做不好试题的学习者得到文本标签表征和试题表征，并根据文本标签表征和试题表征构建试题对比损失函数；构建学习者全做对试题损失函数和学习者做不好试题损失函数；根据学习者对比损失函数、试题对比损失函数、学习者全做对试题损失函数和学习者做不好试题损失函数进行模型训练，得到目标推荐模型。本申请提高个性化推荐的准确性和全面性。
主权项：1.一种试题推荐模型的训练方法，其特征在于，所述训练方法包括：获取多关系交互图；所述多关系交互图是以试题和学习者为节点，以学习者做不好试题交互矩阵和学习者全做对试题交互矩阵为边构建得到的；所述学习者做不好试题交互矩阵表征学习者做错试题对应的至少一个知识点，所述学习者全做对试题交互矩阵表征学习者做对试题对应的所有知识点；利用预设的多关系图卷积对所述多关系交互图中的每个所述节点进行增强，得到所述节点对应的增强嵌入表征；其中，所述增强嵌入表征包括学习者增强嵌入表征和试题增强嵌入表征；根据所述学习者增强嵌入表征和所述试题增强嵌入表征构建不同的样本对交互关系表征，通过所述样本对交互关系表征进行对比学习不同学习者之间的偏好，构建学习者对比损失函数；根据所述学习者增强嵌入表征，通过对比学习试题的标签信息和做不好试题的学习者得到文本标签表征和试题表征，并根据所述文本标签表征和所述试题表征构建试题对比损失函数；根据所述学习者增强嵌入表征和所述试题增强嵌入表征，构建学习者全做对试题损失函数和学习者做不好试题损失函数；根据所述学习者对比损失函数、所述试题对比损失函数、所述学习者全做对试题损失函数和所述学习者做不好试题损失函数进行模型训练，得到目标推荐模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中山大学 一种试题推荐模型的训练方法、试题推荐方法及系统
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