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龙图腾网恭喜济南霆盈智能装备科技有限公司申请的专利一种教学课件智能推荐方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119311954B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-11发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411854834.9，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种教学课件智能推荐方法是由谢沛蓓;马浩文设计研发完成，并于2024-12-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种教学课件智能推荐方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种教学课件智能推荐方法，涉及数据处理技术领域，确定教学课件推荐的历史推荐数据，挖掘基线推荐体系，基于所述基线推荐体系，通过进行跨平台联邦集成学习，监督训练智能推荐组件，交互目标用户的个性化学习特征与学习链，结合所述智能推荐组件，初始化所述基线推荐体系，进行平台检索，确定课件推荐序列并进行终端界面显示，用于解决现有技术中存在的缺乏一个全面的、多维度的综合推荐框架，无法充分挖掘用户的深层次需求，消除跨平台推荐的技术壁垒，无法实现全面而精准的个性化推荐的技术问题，可有效提高教学课件推荐的精准度与用户需求契合度。

本发明授权一种教学课件智能推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种教学课件智能推荐方法，其特征在于，所述方法包括：确定教学课件推荐的历史推荐数据，挖掘基线推荐体系，其中，所述基线推荐体系以属性矩阵的挖掘分解与时间序列补偿为挖掘方式，确定的通用概念体系；基于所述基线推荐体系，通过进行跨平台联邦集成学习，监督训练智能推荐组件，其中，训练阶段包含第一初始化阶段与第二推荐阶段；其中，监督训练智能推荐组件，包括：内置所述基线推荐体系，作为智能推荐模块，所述智能推荐模块包含体系初始化区块与推荐决策区块；将所述智能推荐模块下放至各平台，调用平台内部推荐数据流进行训练，确定N项智能推荐模块；集成所述N项智能推荐模块，构建所述智能推荐组件，其中，以智能推荐组件内N项智能推荐模块的N条推荐序列的综合排序为输出；调用目标用户的个性化学习特征与学习链，结合所述智能推荐组件，初始化所述基线推荐体系，进行平台检索，确定课件推荐序列；对所述课件推荐序列进行终端界面显示；其中，确定所述属性矩阵之后，包括：对所述属性矩阵内的各属性项与映射样本进行关联性挖掘，确定关联隐含义，其中，所述映射样本是通过历史推荐数据与属性矩阵结合得到的样本数据，从多个推荐源中提取出并以矩阵的形式表示；基于所述关联隐含义，对所述属性矩阵进行分解，确定第一分解矩阵与第二分解矩阵，其中，以矩阵项与课件推荐的相关度为第一分解标准，以矩阵项在所述属性矩阵中的权重为第二分解标准；针对教学全周期的多个教学阶段，进行阶段关联特征挖掘，确定时间序列关系，其中，阶段关联特征为前一阶段对于后一阶段的属性影响；基于所述第一分解矩阵、所述第二分解矩阵与所述时间序列关系，构建所述基线推荐体系。

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