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龙图腾网获悉浙江浙石油综合能源销售有限公司申请的专利一种自演进的在线学习个性化推荐方法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：CN120492694B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202510975991.3，技术领域涉及：G06F16/9035；该发明授权一种自演进的在线学习个性化推荐方法是由吴昊夫;周君良;蔡诗瑶;王世平;王崇;陈佳轶;蒋肇标;朱霄;杨杰;武禹伯设计研发完成，并于2025-07-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种自演进的在线学习个性化推荐方法在说明书摘要公布了：本发明涉及网络数据处理技术领域，具体涉及一种自演进的在线学习个性化推荐方法，包括：实时采集学习者在线学习时的行为数据；采用分层解耦法构建各学科知识体系的简化知识图谱；采用行为连续性归并算法基于行为数据映射得到学习者在各知识点的学习行为；采用时序能力向量拟合算法基于行为数据拟合得到学习者在各知识点的学习能力；基于群体学习者在每个知识点的学习行为和学习能力，周期性确定各知识点的第一推荐学习方式；基于个体学习者的学习行为和学习能力对各知识点当前周期的第一推荐学习方式进行修正以作为个性化推荐结果，实现“群体效能+个体适配”双驱动推荐，同时能够实现动态标准修正与实时响应，提升推荐逻辑连贯性与准确性。

本发明授权一种自演进的在线学习个性化推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种自演进的在线学习个性化推荐方法，其特征在于，包括以下步骤： 实时采集学习者在线学习时的行为数据； 采用分层解耦法构建各学科知识体系的简化知识图谱； 采用行为连续性归并算法以及预设语义映射库，基于行为数据映射得到学习者在简化知识图谱上各知识点的学习行为，其中，行为连续性归并算法按动作发生时间顺序遍历学习者ID对应的行为数据，并逐一将相邻两个行为数据进行对比，若相邻两个行为数据映射后的知识点和学习方式均相同且两个行为数据的动作发生时间差小于等于预设阈值，则将两个行为数据归并为同一学习行为，并继续与后一个行为数据进行对比，否则将两个行为数据各自对应一个学习行为； 采用时序能力向量拟合算法以及预设语义映射库，基于行为数据拟合得到学习者在简化知识图谱上各知识点的学习能力，以在保留历史学习能力轨迹的同时实现学习能力的动态更新； 基于群体学习者在简化知识图谱上每个知识点的学习行为和学习能力的量化结果，周期性确定各知识点的第一推荐学习方式； 基于个体学习者在简化知识图谱上每个知识点的学习行为和学习能力的量化结果，对各知识点当前周期的第一推荐学习方式进行修正，得到学习者的第二推荐学习方式，作为学习者在线学习的个性化推荐结果； 其中，采用时序能力向量拟合算法，基于动作结果拟合得到各知识点的当前能力值，包括： 将行为数据中的动作结果转换为对应知识点的实测能力值； 构建能力向量的时序数据库，所述能力向量的时序数据库包括简化知识图谱上各知识点对应的历史能力值序列； 对各知识点对应的历史能力值序列进行线性拟合，生成能力演进曲线，将行为数据中的动作发生时间代入能力演进曲线，得到对应知识点的预测能力值； 基于知识点的实测能力值以及预测能力值，融合得到对应知识点的当前能力值； 将知识点的当前能力值存储至时序数据库，并对能力向量的时序数据库进行动态更新。

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