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龙图腾网获悉南昌师范学院申请的专利一种基于数据分析的学习资源智能推荐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：CN120179916B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202510660121.7，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种基于数据分析的学习资源智能推荐系统是由李钢设计研发完成，并于2025-05-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数据分析的学习资源智能推荐系统在说明书摘要公布了：本发明涉及学习资源推荐技术领域，具体公开了一种基于数据分析的学习资源智能推荐系统，所述系统包括：行为采集模块，用于实时采集用户视频学习数据、习题交互数据和学习节奏数据；实时分析模块，包括知识点掌握评估单元和学习负荷评估单元，所述知识点掌握评估单元用于评估用户对每个知识点的掌握程度，所述学习负荷评估单元用于评估用户当前的学习压力；本发明通过行为采集模块广泛采集多方面学习数据，实时分析模块精准评估知识点掌握程度和学习压力，资源推荐模块灵活根据分析结果调节习题难度和后续的学习顺序，学习资源推荐与用户个性化适配，对用户精准推荐适当知识点及习题，达到了显著提高学习效率和针对性的效果。

本发明授权一种基于数据分析的学习资源智能推荐系统在权利要求书中公布了：1.一种基于数据分析的学习资源智能推荐系统，其特征在于，所述系统包括： 行为采集模块，用于实时采集用户视频学习数据、习题交互数据和学习节奏数据； 实时分析模块，包括知识点掌握评估单元和学习负荷评估单元，所述知识点掌握评估单元用于评估用户对每个知识点的掌握程度，所述学习负荷评估单元用于评估用户当前的学习压力； 资源推荐模块，根据知识点掌握评估单元分析获得数据对推荐的习题难度进行调节；根据知识点掌握评估单元和学习负荷评估单元分析获得数据对后续学习的知识点及习题顺序进行调节； 所述评估用户当前的学习压力过程包括： ； 通过公式（4）分析计算获得用户当前的学习压力负荷指数； 其中，为用户完成前一道习题实际用时，为上一道习题对应的参照答题用时，为用户在近一定数量习题的答题过程中修改答案的次数，为用户在近一定数量习题的答题过程中主动跳过的习题数，为跳过习题的影响因子，为预设参照次数，为用户学习过程中非按系统推荐路径切换知识点的次数，为用户学习过程中切换知识点的总次数，、、为第二权重系数； 所述对后续学习的知识点及习题顺序进行调节的过程包括： 基于知识图谱拓扑结构，按照知识点依赖关系生成初始学习路径； 将用户当前的学习压力负荷指数与预设学习压力负荷指数临界值进行比对； 若，则 ； ； ； ； 通过公式（8）-（11）分析计算获得调节后的学习路径； 其中，为学习路径的知识点连贯性评分，为学习新颖评分，为动态调节因子，为每个知识点的掌握评价系数，是学习路径中各个知识点的掌握评价系数均值，为预设学习压力负荷指数临界值，、为第三权重系数，为学习路径中第i个知识点对应的掌握评价系数，为第i个知识点对应的初始基准难度，为第i-1个知识点对应的初始基准难度，为学习路径中用户未学习过的知识点占比，为学习路径与用户历史学习路径的重复程度，为基础补正因子，为使函数输出值达到最大的学习路径； 若，则学习路径中只保留的知识点，且将初始学习路径长度缩减至原长度的一半，为预设知识点基础掌握评价系数。

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