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摘要：本发明公开了一种错题智能整合的个性化题目练习方案生成方法，包括：采集学生错题文本数据，通过自适应聚类将错题文本数据划分为不同错题类别；基于错题文本数据的分词结果在不同错题类别中的共现信息，提取不同错题文本数据涉及到的知识点；结合错题文本数据的知识点以及难度统计数据，计算错题文本数据之间知识点的相似度，构建得到错题知识点相似度矩阵；根据学生的历史作答题目数据以及题库中学生的未作答题目数据，构建答题倾向矩阵并进行矩阵分解，得到每个题目的语义特征向量；构建个性化题目练习方案生成模型计算得到学生在不同题目上的答题倾向度，按照答题倾向度自高向低选取前若干个未作答题目生成个性化题目练习方案。
主权项：1.一种错题智能整合的个性化题目练习方案生成方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S1：采集学生错题文本数据并进行分词处理和向量编码处理，通过自适应聚类将错题文本数据划分为不同错题类别；S2：基于错题文本数据的分词结果在不同错题类别中的共现信息进行知识点提取，得到不同错题文本数据涉及到的知识点；S3：结合错题文本数据的知识点以及难度统计数据，计算错题文本数据之间知识点的相似度，并构建得到错题知识点相似度矩阵；S4：根据学生的历史作答题目数据以及题库中学生的未作答题目数据，构建答题倾向矩阵并进行矩阵分解，得到每个题目的语义特征向量；S5：构建个性化题目练习方案生成模型，所述个性化题目练习方案生成模型以每个题目的语义特征向量和错题知识点相似度矩阵为输入，融合图卷积和注意力机制计算得到学生在不同题目上的答题倾向度，按照答题倾向度自高向低选取前若干个未作答题目生成个性化题目练习方案。
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