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龙图腾网恭喜临沂大学申请的专利一种基于关系属性的可解释习题推荐方法及系统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：CN119557343B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06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：202510112077.6，技术领域涉及：G06F16/2457；该发明授权一种基于关系属性的可解释习题推荐方法及系统是由王星;宋怡辰;姚双龙;陈吉;王振海;刘烨;贾俊华设计研发完成，并于2025-01-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于关系属性的可解释习题推荐方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及智慧教学技术领域，具体提供了一种基于关系属性的可解释习题推荐方法及系统，具体如下：处理现有数据集中用户与习题的交互数据，根据数据间的关系搭建用户‑习题知识图谱，并进行初始化；将初始化后的用户‑习题知识图谱实例输入至TransE模型进行训练，得到训练后实体和关系的嵌入向量；在用户‑习题知识图谱上进行用户练习习题推荐，将用户练习习题推荐形式化为马尔科夫决策过程，通过构建一个强化学习系统在用户‑习题知识图谱上进行多步骤路径推理实现用户练习习题推荐。本发明不仅实现了更精准的用户画像，而且提高了推荐系统的准确性，同时从知识图谱中提取推荐问题和学生练习过的问题之间的路径来生成可解释的推荐。

本发明授权一种基于关系属性的可解释习题推荐方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于关系属性的可解释习题推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、处理JunyiAcademyOnlineLearningActivityDataset数据集中用户与习题的交互数据，根据数据间的关系构建三元组从而搭建用户-习题知识图谱，并对用户-习题知识图谱进行初始化；步骤2、将初始化后的用户-习题知识图谱实例输入至TransE模型进行训练，得到训练后实体和关系的嵌入向量；步骤3、在用户-习题知识图谱上进行用户练习习题推荐，将用户练习习题推荐形式化为马尔科夫决策过程，通过构建一个强化学习系统在用户-习题知识图谱上进行多步骤路径推理实现用户练习习题推荐；步骤3.1、构建强化学习系统：强化学习系统以用户-习题知识图谱为环境，通过强化学习系统与环境的交互来学习推荐策略；强化学习系统中整个用户练习习题推荐过程的时长为，其中每一时间步表示为，1；用户练习习题推荐过程中每一时间步的状态为一个一元组，表示为，进入强化学习系统之前的初始用户状态为，其中表示空，表示初始用户实体，表示在系统在第步时的实体，表示第步之前系统经过的实体的记录，表示系统在到达第步时的关系属性特征组合；关系属性特征组合获取过程如下：将关系属性和对应的关系嵌入向量拼接成向量送入Mamba编码器进行特征提取，再通过线性层进行输出映射，得到关系属性特征组合，作为当前状态中的参数，关系属性特征组合计算过程如下： ，其中，表示线性层的偏置，表示线性层，表示Mamba解码器，表示线性层的权重；步骤3.2、通过强化学习系统现用户练习习题推荐：步骤3.2.1、根据当前在系统在第步时的实体在用户-习题知识图谱中直接关联的实体和关系构建动作空间，动作空间表示为，表示第步实体之前的实体；然后根据策略网络从当前状态的动作空间中选择动作，计算过程如下： ，其中，第步时的动作中包括第步时的实体、第步时的实体、实体与实体之间的关系；步骤3.2.2、执行选定的动作后，状态从转移到，状态中参数随着转移过程进行更新，计算在给定当前状态和动作的情况下，强化学习系统在下一步到达新状态的概率，具体过程如下： ，其中，新状态，表示第步时的状态，表示初始用户实体，表示第步时的实体，表示第步之前系统经过的实体的记录，表示系统在到达第步时的关系属性特征组合，表示当前第步实体与下一步实体之间的关系；步骤3.2.3、当前实体的类型为习题实体时，通过考虑知识点相似性和难度适应性的动态奖励机制计算当前实体的即时奖励，计算过程如下： ，其中，,表示第步之前系统经过的实体的记录中的习题实体，表示关系类型为习题难度的习题实体，表示关系类型为回答上的正确性的习题实体，表示习题实体的概念，表示当前第步时的习题实体的概念，表示关系类型为习题难度的当前第步时的习题实体，是奖励数值，和分别表示真实推荐中的两种情况；步骤3.2.4、在完成第个时间步的即时奖励计算后，通过评分函数计算终端奖励，计算过程如下： ， ，其中，表示第步时的实体，表示用户-习题知识图谱中所有习题实体的集合，表示集合中任意一个习题实体，表示取最大值，表示和之间的关系，作为评分函数中的头实体，作为评分函数中的尾实体。

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