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龙图腾网获悉广州视源电子科技股份有限公司;广州视源人工智能创新研究院有限公司申请的专利习题推荐方法、装置、电子设备和存储介质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：CN115080724B 。

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：202110277534.9，技术领域涉及：G06F16/335；该发明授权习题推荐方法、装置、电子设备和存储介质是由陈静设计研发完成，并于2021-03-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本习题推荐方法、装置、电子设备和存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及一种习题推荐方法、装置、电子设备和存储介质。所述方法包括：获取习题和做题记录；确定所述习题之间的关联关系，以及，根据所述做题记录得到学生与所述习题之间的做题关系；根据所述关联关系和所述做题关系生成异构图，并通过所述异构图确定学生节点的学生向量和习题节点的习题向量；根据所述学生向量和所述习题向量，得到所述学生完成所述习题的正确概率；若所述正确概率在预设的概率区间内，则向所述学生推荐所述习题。采用本方法能够使习题推荐不受做题记录的局限，通过异构图中的学生向量和习题向量可以预测出学生完成题库中各个习题的正确概率，进而能够判断出是否需要将其推荐给学生，便于针对大规模题库进行习题个性化推荐。

本发明授权习题推荐方法、装置、电子设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种习题推荐方法，其特征在于，所述方法包括： 获取习题和做题记录； 确定所述习题之间的关联关系，以及，根据所述做题记录得到学生与所述习题之间的做题关系； 根据所述关联关系和所述做题关系生成异构图；所述异构图包括节点和所述节点之间的节点关系边；所述节点包括学生节点和习题节点；所述节点关系边用于记录所述关联关系和所述做题关系； 在所述异构图中选取目标节点，并获取所述目标节点的邻居节点，所述目标节点包括所述学生节点和所述习题节点，确定所述目标节点与所述邻居节点之间的相关程度，并根据所述相关程度得到第一权重，根据所述第一权重对邻居节点向量进行加权求和，得到所述目标节点的第一向量，根据所述目标节点与所述邻居节点之间节点关系边的类型，得到第二权重，根据所述第二权重对所述第一向量进行加权求和，得到所述目标节点的第二向量，所述第二向量包括学生向量和习题向量，进一步包括： 获取所述异构图中各个节点的初始向量，对所述各个节点的初始向量进行线性映射，线性映射公式为 其中，hi表示第i个节点的初始向量，hi′表示第i个节点更新后的向量，φi表示第i条关系，为可学习参数矩阵， 将与第i个节点之间存在连接线的所有节点作为所述邻居节点，计算第一权重 其中，表示第i个节点和第j个邻居节点之间的第一权重，σ表示激活函数，为softmax函数参数，表示邻居节点的类型，表示类型为的所有邻居节点，k表示类型为的邻居节点的索引值， 根据所述第一权重对关系Φ下第i个节点的邻居节点向量进行加权求和，得到第i个节点的第一向量 求K次注意力再进行拼接，所述第一向量更新为 其中，||表示拼接操作， 确定第二权重 其中，|V|表示邻居节点的数量，P表示节点关系边的数量，W、q、b为可学习权重，为关系Φ下节点关系边的第二权重， 根据所述第二权重对所述第一向量进行加权求和，得到第i个节点的第二向量z， 在所述异构图中获取目标学生对应的目标学生节点，根据所述目标学生节点，确定候选习题节点，根据所述目标学生节点对应的学生向量和所述候选习题节点对应的习题向量，得到所述目标学生节点和所述候选习题节点之间的节点相似度，通过对所述节点相似度进行归一化，得到所述目标学生完成候选习题的正确概率； 若所述正确概率在预设的概率区间内，则向所述学生推荐所述习题。

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