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龙图腾网获悉华南师范大学申请的专利基于异构图和协同衰减注意力机制的课程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：CN115272015B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202210675138.6，技术领域涉及：G06Q50/20；该发明授权基于异构图和协同衰减注意力机制的课程推荐方法及系统是由马文俊;陈雯;樊小毛;蒋运承设计研发完成，并于2022-06-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于异构图和协同衰减注意力机制的课程推荐方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于异构图和协同衰减注意力机制的课程推荐方法及系统，方法包括：在数据预处理层，获取目标用户的历史课程记录信息以及候选推荐课程信息，构建课程的异构图，进而构建输入模型的输入特征；在知识提取层，根据用户与课程之间的异构图，采用基于图卷积的知识提取层获取用户和课程的高阶特征，对输入特征进行丰富；在知识进化层，采用协同衰减注意力机制来建模目标用户的学习过程，使得输入特征能够结合目标用户的学习过程；在预测层，将知识进化层的输出结果输入到全连接网络中，得到预测的课程注册率；根据预测的课程注册率，向目标用户推送目标推荐课程。本发明推荐准确度高且全面性高，可广泛应用于人工智能技术领域。

本发明授权基于异构图和协同衰减注意力机制的课程推荐方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于异构图和协同衰减注意力机制的课程推荐方法，其特征在于，包括： 在数据预处理层，获取目标用户的历史课程记录信息以及候选推荐课程信息，构建课程的异构图，进而构建输入模型的输入特征； 在知识提取层，根据所述用户与课程之间的异构图，采用基于图卷积的知识提取层获取用户和课程的高阶特征，对所述输入特征进行丰富； 在知识进化层，采用协同衰减注意力机制来建模所述目标用户的学习过程，使得所述输入特征能够结合所述目标用户的学习过程； 在预测层，将所述知识进化层的输出结果输入到全连接网络中，得到预测的课程注册率； 根据所述预测的课程注册率，向所述目标用户推送目标推荐课程； 所述异构图包括用户的交互数据、课程先后续关系和课程知识点； 所述构建课程的异构图，进而构建输入模型的输入特征，包括以下步骤： 根据训练集中用户的注册历史记录，构建用户对应课程的二部图； 构建课程的先后续关系图； 根据课程的目录和大纲，确定课程包含的知识点； 将课程包含的知识点与各个课程相连接，并将所述二部图、先后续关系图进行合并，得到用户与课程之间的异构图； 根据所述异构图，利用图卷积网络得到这个异构图中每个节点的高阶特征； 所述根据所述用户与课程之间的异构图，采用基于图卷积的知识提取层获取用户和课程的高阶特征，对所述输入特征进行丰富，包括： 通过嵌入层获取用户和课程的最初特征； 对于知识点，通过预训练好的w2v模型得到所述知识点的语义特征； 每次经过一层的知识提取层，通过聚合用户和课程在图上所对应的邻居的节点特征，对邻居节点的特征进行求和并归一化，得到各个节点的高阶特征；其中，所述用户聚合的邻居是课程，而所述课程聚合的邻居包括：课程所包含知识点的语义信息，当前课程先后续的课程以及用户； 经过多层的知识抽取层，对得到的每个用户节点和课程节点的不同层的特征进行平均，将所述课程的特征与课程对应的类别特征相加，得到该节点的最终特征。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人华南师范大学，其通讯地址为：510631 广东省广州市天河区中山大道西55号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。