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龙图腾网获悉湖南工商大学申请的专利教育课程会话推荐方法、装置、设备及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：CN120525693B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202511014822.X，技术领域涉及：G06Q50/20；该发明授权教育课程会话推荐方法、装置、设备及存储介质是由陈荣元;文杰彬;戚蓓蓓;邹庆奥;黄少年;赵文军设计研发完成，并于2025-07-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本教育课程会话推荐方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种教育课程会话推荐方法、装置、设备及存储介质，涉及教育资源推荐技术领域，包括：通过采集和预处理学生课程选取信息，构建超图模型并利用拉普拉斯归一化双向加权邻接矩阵。采用门控超图神经网络进行消息传递、稀疏注意力计算及软阈值对比学习优化，最终与全局课程特征库比对生成推荐结果，有效捕捉课程间的高阶关系，抑制噪声影响，提高了课程推荐的准确性和个性化水平，为学生提供更加精准的学习资源推荐。

本发明授权教育课程会话推荐方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种教育课程会话推荐方法，其特征在于，包括： 采集课程选取信息； 对所述课程选取信息进行预处理，得到课程节点和超边； 根据所述课程节点与所述超边的对应关系生成关联矩阵； 对所述关联矩阵进行拉普拉斯归一化，得到双向加权邻接矩阵； 将所述双向加权邻接矩阵输入预设神经网络模型中进行处理，得到目标会话特征，所述神经网络模型为门控超图神经网络模型，所述门控超图神经网络模型包括输入层、门控超图消息传递模块、稀疏注意力层、对比学习模块和输出层； 将所述目标会话特征与全局课程特征库进行相似度计算，生成课程推荐结果，所述全局课程特征库为所述预设神经网络模型训练过程中得到的课程特征库； 所述将所述双向加权邻接矩阵输入预设神经网络模型中进行处理，得到目标会话特征的步骤，包括： 将所述双向加权邻接矩阵输入门控超图消息传递模块进行计算，得到第一会话特征； 将所述第一会话特征通过稀疏注意力层进行多头稀疏自注意力计算，得到第二会话特征； 基于所述第一会话特征和所述第二会话特征构建会话相似度图； 对所述会话相似度图通过对比学习模块进行联合优化，得到优化会话特征； 将所述优化会话特征作为目标会话特征。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人湖南工商大学，其通讯地址为：410000 湖南省长沙市岳麓区岳麓大道569号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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