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龙图腾网获悉北京策腾数字科技集团有限公司申请的专利一种基于大语言模型的在线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：CN120123597B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202510601679.8，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种基于大语言模型的在线课程推荐方法及系统是由李永设计研发完成，并于2025-05-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大语言模型的在线课程推荐方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于大语言模型的在线课程推荐方法及系统，涉及课程推荐技术领域，本发明基于政策文本的多层级解析，准确提取显性变更与隐性技能需求的关联，避免传统关键词匹配的片面性；通过跨模态对齐生成带衰减权重的课程特征，结合政策发布时间与内容更新频次动态调整推荐优先级，解决政策过渡期课程更新滞后导致的推荐偏差；并利用LLM构建跨技能域关联矩阵，自动推导政策变更的次生影响；采用虚拟交互数据生成模块通过模拟典型用户行为路径，在缺乏真实数据时维持推荐系统稳定性，缩短政策突变后的模型迭代周期。

本发明授权一种基于大语言模型的在线课程推荐方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大语言模型的在线课程推荐方法，其特征在于，包括， 步骤S1，实时扫描指定考试机构的官方信息源，当检测到政策变更文本时，触发大语言模型对所述政策变更文本进行多层级语义解析，生成包含直接影响要素和衍生影响要素的变更清单； 步骤S2，根据所述变更清单中的要素条目，从课程数据库中提取关联课程资源，通过大语言模型对课程视频帧、讲义文本及习题数据进行跨模态对齐，生成带时效权重的课程特征向量； 步骤S3，基于用户历史行为数据构建初始兴趣向量，将所述课程特征向量与所述初始兴趣向量进行动态耦合，生成包含政策适配系数的推荐优先级序列； 步骤S4，当所述政策适配系数超过预设阈值时，激活虚拟交互数据生成模块，利用大语言模型模拟政策变更后典型用户的学习路径，注入推荐模型进行增量训练； 步骤S1的多层级语义解析方式过程中，将政策文本按划分为三层，包括： ℓ=1规则变更层：聚焦显性规则修订点； ℓ=2教学要素层：抽取与教学直接相关的要素变动； ℓ=3潜在影响层：推断对能力维度和复习策略的隐性影响需求； 利用大语言模型分别对每层文本单元生成语义嵌入，再加权汇聚为整体政策向量，公式为： ， 其中，表示聚合后的政策语义向量，表示解析层级索引，表示第层的重要度权重，表示第层的文本单元数量，表示第层中第个单元的语义嵌入向量，表示层内单元索引； 引入系数衡量政策解析结果与用户需求的匹配度： ， 其中，表示政策与用户兴趣的匹配系数，表示课程特征向量，表示用户历史兴趣向量，表示向量的欧氏范数，表示政策发布时间与当前时刻的时间差，单位为天，表示时效衰减率； 依次按每层要素在中的加权贡献度及大小进行筛选和排序，输出包含直接影响要素与衍生影响要素的最终变更清单； 步骤S3中，所述动态耦合过程引入影响链传播机制： 通过大语言模型分析所述衍生影响要素的传导路径，建立跨技能域的关联矩阵； 当检测到听力评分标准变更时，自动推导对写作课程中图表描述模块的影响权重； 根据所述关联矩阵调整推荐优先级序列中的课程排序； 所述关联矩阵通过大语言模型分析历史政策变更数据中的技能影响传导路径，计算各技能节点间的条件概率权重。

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