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龙图腾网恭喜国开在线教育科技有限公司申请的专利基于用户行为和课程时长的教学资源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：CN119691284B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：202510206788.X，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权基于用户行为和课程时长的教学资源推荐方法是由管梦媛;袁亚兴设计研发完成，并于2025-02-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于用户行为和课程时长的教学资源推荐方法在说明书摘要公布了：本发明实施例公开了一种基于用户行为和课程时长的教学资源推荐方法。方法包括：获取待推荐的特定用户和多个课程；针对各课程分别执行以下操作：利用SIM模型生成所述用户的长期行为特征；从输入到SIM模型准确搜索单元的多个行为的发生时间到当前时间的差值中，提取值最大的第一时长；根据当前课程时长、所述第一时长，以及所述用户的短期行为特征所覆盖的第二时长间的关系，对所述长期行为特征和短期行为特征进行加权求和，得到所述用户针对所述当前课程的相对行为特征；利用所述相对行为特征与所述当前课程的嵌入特征，预测所述用户对所述当前课程的点击率；根据各课程的点击率，向所述用户推荐多个课程。本实施例提高课程推荐的准确性。

本发明授权基于用户行为和课程时长的教学资源推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种基于用户行为和课程时长的教学资源推荐方法，其特征在于，包括：多路召回层利用多个召回支路提供召回课程集合，其中，Embedding向量支路利用一双塔模型提供部分召回课程；粗排层利用另一双塔模型对各召回课程和用户进行匹配，得到多个粗排课程并提供至精排层；精排层执行S110-S140的操作：S110、获取待推荐的特定用户和多个课程；S120、针对各课程分别执行S1-1到S1-3的操作：S1-1、利用SIM模型生成所述用户的长期行为特征；从输入到SIM模型准确搜索单元的多个行为的发生时间到当前时间的差值中，提取值最大的第一时长；S1-2、根据当前课程时长、所述第一时长，以及所述用户的短期行为特征所覆盖的第二时长间的关系，对所述长期行为特征和短期行为特征进行加权求和，得到所述用户针对所述当前课程的相对行为特征，该行为特征与当前课程，以及用户的长期行为和短期行为相关，反映了用户的长短期行为与课程长度间的复杂规律；具体的，当前课程由短期兴趣和长期兴趣综合驱动，根据当前课程时长对两种行为特征的覆盖或占比，计算二者的影响程度；S1-3、利用所述相对行为特征与所述当前课程的嵌入特征，预测所述用户对所述当前课程的点击率；S130、根据各课程的点击率，向所述用户推荐多个课程；S140、将各用户针对各课程的相对行为特征反哺至所述多路召回层和或粗排层的双塔模型，并对反哺后的双塔模型进行微调；具体的，预先构建用户解耦层，将各用户针对多个课程的相对行为特征均转换至同一嵌入空间内，通过约束同一用户针对多个课程的转换结果趋于一致以及不同用户间的转换结果差异最大化，完成所述用户解耦层的训练；预先构建课程解耦层，将多个用户针对各课程的相对行为特征均转换至同一嵌入空间内，通过约束多个用户针对同一课程的转换结果趋于一致以及不同课程间的转换结果差异最大化，完成所述课程解耦层的训练；将任一用户针对任一课程的相对行为特征分别输入训练好的用户解耦层和训练好的课程解耦层，分别得到所述任一用户和所述任一课程在用户长短期行为与课程时长间影响规律中的独立分量；所述双塔模型运行时将各用户的独立分量与用户塔第一层的嵌入特征融合，将各课程的独立分量与课程塔第一层的嵌入特征融合，两融合后的特征分别输入用户塔和课程塔的后续处理层中。

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