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申请/专利权人：广东信聚丰科技股份有限公司

摘要：本发明涉及内容选择技术领域，尤其涉及一种基于艾宾浩斯遗忘曲线的学习内容选择方法和系统，包括：获取学习内容数据库，并生成学习内容选择基础权重；基于艾宾浩斯遗忘曲线和学习内容选择基础权重生成第一内容选择推荐权重序列；获取单个用户对各个学习内容的学习特征，并生成第一参考值和第二参考值；基于第一参考值和第二参考值修正第一内容选择推荐权重序列以得到第二内容选择推荐权重序列；根据第二内容选择推荐权重序列以及目标评价模型确定目标内容选择推荐权重序列。本发明能够平衡新学习内容与已学过的学习内容，并且对学习内容的选择综合考虑各学习内容的差异以及各用户学习能力的差异，更加科学合理。

主权项：1.一种基于艾宾浩斯遗忘曲线的学习内容选择方法，其特征在于，包括：步骤S1，获取学习内容数据库，并基于所述学习内容数据库生成学习内容选择基础权重；其中，所述学习内容数据库中包括若干不同学习内容以及每一学习内容对应的基础信息；所述基础信息包括难度级别、重要级别以及在目标场景中各学习内容的出现频次；步骤S2，基于艾宾浩斯遗忘曲线和所述学习内容选择基础权重生成第一内容选择推荐权重序列；步骤S3，获取单个用户对各个学习内容的学习特征，并基于所述学习特征生成用于表征单个用户的第一参考值和用于表征单个学习内容的第二参考值；步骤S4，基于所述第一参考值和所述第二参考值修正所述第一内容选择推荐权重序列以得到第二内容选择推荐权重序列；步骤S5，根据所述第二内容选择推荐权重序列以及目标评价模型确定目标内容选择推荐权重序列；其中，所述目标评价模型用于评价用户对各学习内容的掌握程度；在所述步骤S1中，基于所述学习内容数据库生成学习内容选择基础权重，包括：步骤S11，基于所述学习内容数据库中各学习内容的基础信息及各学习内容的设定学习顺序，确定各学习内容对应的第一学习特征值；步骤S12，基于所述第一学习特征值生成各学习内容选择基础权重；在所述步骤S3中，所述第一参考值通过以下步骤得到：步骤S31，基于单个用户对已学习的学习内容的学习特征，获取各个学习内容对应的用户特征列表以及每一用户特征列表对应的用户特征值；步骤S32，对各个学习内容对应的用户特征列表进行聚类，以获取若干聚类集；步骤S33，将所述聚类集中最大数量的用户特征列表确定为候选用户特征列表；步骤S34，根据所述候选用户特征列表对应的用户特征值确定第一参考值，其中，将各候选用户特征列表对应的用户特征值的平均值与单个用户的用户特征值的差距确定为第一参考值；在所述步骤S3中，所述第二参考值通过以下步骤得到：步骤S35，基于单个用户对各个学习内容的学习特征的差异，获取各个学习内容对应的第二学习特征值；步骤S36，根据所述第一学习特征值和所述第二学习特征值确定第二参考值；所述第一学习特征值和所述第二学习特征值对第二参考值具有正相关的影响关系；所述步骤S4，包括：步骤S41，基于所述第一参考值和所述第二参考值确定关键参考值；步骤S42，基于所述关键参考值修正所述第一内容选择推荐权重序列以得到第二内容选择推荐权重序列。

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