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申请/专利权人：陕西师范大学
摘要：本发明提供一种基于多维度映射关系的个性化课程推荐方法及系统，方法包括课程集合C作为映射关系神经网络输入，经过映射关系神经网络处理得到学生对于课程集合C中所有课程的选择概率映射关系神经网络包括依次布置的嵌入层、图注意力机制层、信息聚合层、映射关系捕获模块和池化层、归一化层连接；映射关系捕获模块包括一个循环结构和循环体，其中循环体：单GRU层、注意力机制层和信息聚合层串联；对所述选择概率排序，选择概率值最大对应课程的作为推荐课程；通过捕获学生选课在空间结构以及时间序列上的特征，并将两种特征映射为学生个性化选课的预测值；在时间维度上考量学生所选课程中的顺序关系，在空间维度上考量学生所选课程之间的相关性。
主权项：1.一种基于多维度映射关系的个性化课程推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：课程集合C作为映射关系神经网络的输入，经过映射关系神经网络处理得到学生对于课程集合C中所有课程的选择概率所述映射关系神经网络包括依次布置的嵌入层、图注意力机制层、信息聚合层、映射关系捕获模块和池化层、归一化层连接；其中，映射关系捕获模块包括一个循环结构和循环体，其中循环体：单GRU层、注意力机制层和信息聚合层串联；课程集合C进入嵌入层得到课程特征矩阵H0，将课程特征矩阵H0、课程结构图Gcourse输入图注意力模块得到注意力得分矩阵Attentioncourse，注意力得分矩阵Attentioncourse和课程特征矩阵H0输入信息聚合层，得到新的课程特征矩阵H'，其中，表示课程cv聚合同一类别的课程特征之后得到的新的特征向量，新的课程特征矩阵H′输入映射关系捕获模块，得到某一学生的映射关系表示向量；将所述学生的映射关系表示向量输入到池化层，得到所述学生对于课程集合C中所有课程的选择概率 其中，表示学生li选择第v个课程cv的概率大小，V表示课程总个数；对所述选择概率排序，选择概率值最大对应课程的作为推荐课程。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 陕西师范大学 一种基于多维度映射关系的个性化课程推荐方法及系统
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