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龙图腾网获悉南通大学申请的专利一种个性化音乐教学内容推送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：CN119417665B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202411540813.X，技术领域涉及：G06Q50/20；该发明授权一种个性化音乐教学内容推送系统是由程实;李鑫;王则林;王丹丹设计研发完成，并于2024-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种个性化音乐教学内容推送系统在说明书摘要公布了：本发明涉及个性化推送技术领域，具体为一种个性化音乐教学内容推送系统，系统包括用户能力评估模块、教学内容匹配模块、学习路径规划模块、推送策略优化模块、行为分析与预测模块、教学效果反馈模块、动态调整与优化模块、个性化推荐模块。本发明，采用聚类算法、支持向量机、随机森林算法，精确评估学习者能力，K‑均值聚类和层次分析法，实现教学内容与能力匹配，Dijkstra算法和动态规划，设计个性化学习路径，Q学习与策略梯度方法，优化推送策略，长短期记忆网络和季节性分解时间序列，预测学习需求，利用项目反应理论、马尔可夫决策过程和贝叶斯网络，提高反馈调整精度，深度Q网络和蒙特卡洛树搜索，优化个性化推荐，增强教学效率和成果。

本发明授权一种个性化音乐教学内容推送系统在权利要求书中公布了：1.一种个性化音乐教学内容推送系统，其特征在于，所述系统包括用户能力评估模块、教学内容匹配模块、学习路径规划模块、推送策略优化模块、行为分析与预测模块、教学效果反馈模块、动态调整与优化模块、个性化推荐模块； 所述用户能力评估模块基于学习者提交的练习录音、作业和测试结果，采用聚类算法，对学习者进行技能等级划分，利用支持向量机算法和随机森林算法，对学习者的乐理知识、演奏技巧和创作能力，进行数据特征分析和评估，生成能力评估结果； 所述教学内容匹配模块基于能力评估结果，利用K-均值聚类算法，对学习者技能分布进行量化分析，识别差异化技能水平的学习者群体，通过层次分析法，分析教学目标、内容难度和学习者偏好，制定差异化技能等级对应的教学内容优先级，生成教学内容匹配方案； 所述学习路径规划模块基于教学内容匹配方案，采用Dijkstra算法，进行学习路径规划，并结合学习者的个人偏好和学习进度，通过动态规划方法，进行多阶段学习路径设计，生成个性化学习路径信息； 所述推送策略优化模块基于个性化学习路径信息，采用Q学习和策略梯度方法，对推送策略进行调整，通过强化学习技术，学习并制定推送策略，生成优化推送策略； 所述行为分析与预测模块基于优化推送策略，结合学习者的音乐学习互动数据，利用长短期记忆网络和季节性分解时间序列，分析学习者的行为模式和周期性变化，预测学习者未来的行为和需求，生成行为预测结果； 所述教学效果反馈模块基于行为预测结果，结合学习者对推送内容的反馈，通过项目反应理论和马尔可夫决策过程，对教学效果进行评估，并制定匹配的教学调整策略，生成教学效果改进策略信息； 所述动态调整与优化模块基于教学效果改进策略信息，结合教学效果反馈，利用动态规划算法和贝叶斯网络，通过分析学习者的进度、效果反馈和变化需求，对学习路径和教学内容进行调整和优化，生成调整后的学习路径与教学内容； 所述个性化推荐模块基于调整后的学习路径与教学内容，采用深度Q网络模型和蒙特卡洛树搜索技术，优化个性化推荐策略，通过深度学习模型，分析学习者行为、偏好和教学内容之间的关系，调整推送时机和内容，生成个性化推荐方案； 所述学习路径规划模块包括学习路径设计子模块、学习偏好整合子模块、多阶段路径规划子模块； 所述学习路径设计子模块基于教学内容匹配方案，采用Dijkstra算法，利用NetworkX库构建图模型，通过节点代表教学单元，边代表教学单元间的逻辑关系，通过NetworkX库中的add_weighted_edges_from函数设置边的权重，反映教学单元之间的过渡难度，并使用dijkstra_path函数，计算所有节点的最短路径，生成路径基础框架； 所述学习偏好整合子模块基于路径基础框架，采用协同过滤算法，利用Scikit-learn库中的pairwise_distances函数，计算用户偏好向量和内容特征间的相似度，根据历史行为数据和同类用户偏好调整学习路径，通过NearestNeighbors模型，捕捉与当前学习者偏好匹配的教学内容，生成偏好调整路径； 所述多阶段路径规划子模块基于偏好调整路径，采用动态规划方法，使用NumPy库，定义多阶段学习目标，分配学习资源，根据学习者当前进度和未来目标，动态调整进度参数，通过动态规划算法，计算多阶段最优学习路径，包括最小化学习成本和最大化学习效果，生成个性化学习路径信息； 所述能力评估结果包括乐理知识得分、演奏技巧级别、创作能力评价，所述教学内容匹配方案包括推荐乐理教材、技巧练习曲目、创作引导课程，所述个性化学习路径信息包括阶段学习目标、推荐学习资料、预期完成时间，所述优化推送策略包括内容推送频率、推送时间段选择、内容偏好类型，所述行为预测结果包括学习活跃时间段、内容偏好分析结果、潜在学习障碍信息，所述教学效果改进策略信息包括教学内容调整方案、学习方法优化方案、辅助材料更新需求信息，所述调整后的学习路径和教学内容包括学习资料列信息、学习进度安排、个性化学习方案，所述个性化推荐方案包括推荐教学视频信息、推荐乐谱和作品、练习任务； 所述用户能力评估模块包括技能等级划分子模块、数据特征分析子模块、综合评估子模块； 所述技能等级划分子模块基于学习者提交的练习录音、作业和测试结果，采用聚类算法，使用scikit-learn库执行K-Means聚类，设置聚类数目，匹配学习者能力水平分类，采用欧氏距离进行距离计算，设置迭代次数为100次，对学习者进行分组，生成技能等级分类结果； 所述数据特征分析子模块基于技能等级分类结果，采用支持向量机算法和随机森林算法，利用Python的Scikit-learn库，对学习者的乐理知识、演奏技巧和创作能力进行数据特征分析，通过执行SVC函数和RandomForestClassifier函数，从学习者的练习录音、作业和测试结果中提取关键特征，识别影响学习者技能等级的因素，生成数据特征分析结果； 所述综合评估子模块基于数据特征分析结果，采用加权决策矩阵方法，结合Python的NumPy库，进行综合能力评估分析，根据每种技能对学习者整体能力影响的重要性，为乐理知识、演奏技巧和创作能力的评估维度分配权重，并进行权重计算，应用加权决策矩阵，将学习者在差异化技能维度上的评分与对应权重相乘，累加得到每个学习者的综合能力评分，生成能力评估结果； 所述教学内容匹配模块包括技能量化分析子模块、差异化识别子模块、教学内容优先级制定子模块； 所述技能量化分析子模块基于能力评估结果，采用K-均值聚类算法，利用Python的Scikit-learn库，进行学习者技能分布的量化分析，通过输入学习者的能力评估数据，包括乐理知识、演奏技巧和创作能力的评分，通过KMeans函数执行聚类，将学习者根据技能水平分为差异化的群体，生成技能量化分析结果； 所述差异化识别子模块基于技能量化分析结果，采用统计分析方法，利用Python的Pandas库和NumPy库，进行学习者群体间技能水平的差异化识别，利用Pandas库进行数据整理和分组，使用NumPy库进行数学运算，计算差异化群体技能评分的均值、标准差统计指标，识别差异化学习者群体间的技能差异，生成差异化识别结果； 所述教学内容优先级制定子模块基于差异化识别结果，采用层次分析法，利用Python的PyAHP库，输入教学目标的重要性、教学内容的难度级别和学习者偏好的权重，通过构建判断矩阵和计算权重向量，制定差异化技能等级学习者群体的教学内容优先级，生成教学内容匹配方案； 所述推送策略优化模块包括推送策略调整子模块、推送策略学习子模块、推送策略实施子模块； 所述推送策略调整子模块基于个性化学习路径信息，采用Q学习算法，利用NumPy库，设置初始化Q表格，为状态-行为对分配初始值，并定义奖励机制，包括为学习者对推送内容的正面反馈增加奖励值，负面反馈减少奖励值，设置学习率参数为0.1，折扣因子为0.9，通过迭代过程，根据学习者的反馈更新Q值，选择具有最大Q值的行为作为推送策略，生成基础推送策略； 所述推送策略学习子模块基于基础推送策略，采用策略梯度方法，利用TensorFlow和Keras库构建网络模型，包括输入层、隐藏层、输出层，隐藏层使用ReLU激活函数，输出层使用softmax函数生成概率分布，设置学习率为0.01，利用学习者反馈作为奖励信号，通过反向传播算法，调整网络参数，优化策略梯度，并输入学习者特征和当前学习状态，输出推送行为的概率分布，生成推送策略分析结果； 所述推送策略实施子模块基于推送策略分析结果，采用MonteCarlo方法，利用SciPy库，进行概率分布的计算和抽样，通过分析学习者当前的学习进度和偏好，利用优化后的策略网络，制定推送内容和频率，包括计算每种推送内容对应的概率值，选择概率值高的内容作为推送选项，并分析学习者的学习时间偏好选择推送时机，生成优化推送策略； 所述行为分析与预测模块包括行为模式分析子模块、周期性变化分析子模块、行为预测子模块； 所述行为模式分析子模块基于优化推送策略，采用长短期记忆网络，利用TensorFlow和Keras库构建模型，分析学习者的音乐学习互动数据，通过输入为学习者的互动序列数据，包括点击率、学习时长和频率，设置隐藏层节点数为128，使用relu激活函数，输出层采用softmax函数，识别和归纳学习者的行为模式，包括学习偏好和活跃时间段，并设置批次大小为32，迭代次数为100，进行模型训练，生成行为模式分析结果； 所述周期性变化分析子模块基于行为模式分析结果，采用季节性分解时间序列方法，利用statsmodels库，进行季节性分解，分析学习者行为的周期性变化，将时间序列数据分解为趋势、季节性和残差成分，通过seasonal_decompose函数，输入学习者的互动时间序列数据，设置模型为加法模型，揭示学习者行为的周期性规律，生成周期性变化分析结果； 所述行为预测子模块基于周期性变化分析结果，采用长短期记忆网络，将长短期记忆网络调整为预测模式，输入行为模式和周期性变化数据，设置隐藏层节点数为128，使用sigmoid激活函数匹配预测任务，输出层采用linear函数，预测学习者未来的行为和需求，生成行为预测结果； 所述教学效果反馈模块包括教学效果评估子模块、教学调整策略制定子模块、教学效果改进子模块； 所述教学效果评估子模块基于行为预测结果，采用项目反应理论，利用R语言的ltm包进行分析，评估学习者对推送内容的反馈，通过输入学习者对差异化推送内容的响应数据，包括正确率、响应时间，利用grm函数进行多参数逻辑模型分析，评估学习内容对学习者能力层次的敏感度，和学习者对目标教学内容的掌握程度，生成教学效果评估结果； 所述教学调整策略制定子模块基于教学效果评估结果，采用马尔可夫决策过程，利用Python的pymdptoolbox库，进行策略优化，通过输入教学效果评估信息，包括学习者对差异化教学内容的掌握程度和偏好，设置状态空间为教学内容的差异化组合，行动空间为预估的教学调整措施，并根据教学效果的提升程度设置奖励函数，通过mdp.ValueIteration函数进行迭代，捕捉最优教学调整策略，生成教学调整策略方案； 所述教学效果改进子模块基于教学调整策略方案，采用反馈调节算法，利用Python的SciPy库，进行数学优化，通过输入目标教学效果和当前教学效果的差异，使用minimize函数，设定目标为最小化教学效果与目标间的差异，调整教学内容的难度级别，变化教学方法，并增加个性化推送内容匹配学习者的需求，生成教学效果改进策略信息； 所述动态调整与优化模块包括学习路径调整子模块、教学内容优化子模块、教学动态优化子模块； 所述学习路径调整子模块基于教学效果改进策略信息，采用动态规划算法，利用Python的NumPy库，分析学习者的进度和效果反馈，通过定义状态为学习者当前的知识掌握水平和学习进度，行动为学习路径调整选项，目标函数为最大化学习效率和满足学习者的个性化需求，通过迭代计算，更新状态值，捕捉最优学习路径，生成优化学习路径方案； 所述教学内容优化子模块基于优化学习路径方案，采用贝叶斯网络，利用Python的pgmpy库构建模型，分析学习者对教学内容的反馈和变化需求，通过输入学习者对当前教学内容的掌握程度和满意度反馈，计算差异化教学内容调整方案的条件概率，选择提升教学效果的内容调整方案，生成教学内容优化方案； 所述教学动态优化子模块基于教学内容优化方案和优化学习路径方案，结合教学效果反馈，采用迭代反馈调整算法，利用Python的SciPy库，进行数学优化，通过optimize.minimize函数，设定目标为最小化教学内容与学习者需求之间的差异，通过反馈循环，调整教学策略，匹配学习者能力的发展和需求的变化，生成调整后的学习路径与教学内容； 所述个性化推荐模块包括推荐策略优化子模块、推荐内容调整子模块、推荐时机优化子模块； 所述推荐策略优化子模块基于调整后的学习路径与教学内容，采用深度Q网络模型，利用TensorFlow和Keras库，构建深度学习模型，输入学习者的行为数据和当前教学内容的特征，输出推荐行动的价值评估，通过定义奖励函数评估推荐行动对学习效果的影响，设置学习率为0.01，折扣因子为0.9，利用经验回放机制提高学习效率，通过迭代训练模型，优化推荐策略，生成推荐策略优化结果； 所述推荐内容调整子模块基于推荐策略优化结果，采用蒙特卡洛树搜索技术，利用Python的蒙特卡洛树搜索库，进行推荐内容的调整，通过构建搜索树模拟差异化推荐内容选择路径，评估每种选择的长期收益，通过模拟多次决策过程，选择最优推荐内容路径，生成推荐内容调整方案； 所述推荐时机优化子模块基于推荐内容调整方案，利用深度Q网络模型，结合学习者的学习活动模式和偏好，采用TensorFlow和Keras库，根据学习者的活动时间数据和偏好信息，定义奖励函数，奖励在学习者能够接受新信息时刻进行推荐的行动，设置学习率为0.005，折扣因子为0.95，利用fit函数进行模型训练，通过识别学习者学习活动的有效时间段和偏好接收新内容的时机，生成个性化推荐方案。

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