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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于上课专注度检测的在线课程推荐方法和装置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：CN116894126B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202310916641.0，技术领域涉及：G06F16/9536；该发明授权一种基于上课专注度检测的在线课程推荐方法和装置是由贝毅君;邓致远;方植滨;郭松源设计研发完成，并于2023-07-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于上课专注度检测的在线课程推荐方法和装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于上课专注度检测的在线课程推荐方法和装置，该方法首先收集学生的基础信息数据，对学生的基础数据向量化，并使用基于用户的协同过滤方法生成初始的推荐列表；之后将学生上课时的视频记录进行专注度检测，计算专注状态的比例，并将此作为学生对课程的评分；最后将已有的评分转化为矩阵的形式，并使用基于矩阵分解的协同过滤方法得到推荐结果，再与初始推荐结果融合，得到最终的课程推荐结果。本发明结合了学生上课时的专注度，能够更好地反馈学生对课程的感兴趣程度，得到了更加精准的学生‑课程评分；本发明能够改善学生‑课程的评分矩阵稀疏的问题，使其在应用基于矩阵分解的协同过滤方法时有更好的效果。

本发明授权一种基于上课专注度检测的在线课程推荐方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于上课专注度检测的在线课程推荐方法，其特征在于，包括以下步骤： 1采集学生的基础信息数据，所述基础信息数据包括学生的性别、年龄、专业、爱好以及正在学习的课程； 2采用基于用户的协同过滤方法获取学生的推荐列表，将该推荐列表作为该学生的课程推荐初始结果； 3采集学生选课记录及其对应的上课时的视频记录信息； 4对于每门课程，根据采集到的视频记录信息使用ResNet18+TCN模型检测学生对该门课程的专注度，以获取每个学生对每门课程的评分，根据每个学生对每门课程的评分获取学生-课程评分矩阵；所述步骤4包括以下子步骤： 4.1对于每门课程，将采集到的视频记录信息输入到ResNet18+TCN模型中，以获取专注度序列；所述ResNet18+TCN模型包括17个卷积层、1个全连接层和LSTM层，所述ResNet18+TCN模型的输入为学生上课时的视频记录信息中的图片，所述ResNet18+TCN模型的输出为专注或非专注的结果； 4.2将学生对每门课程的所有视频的专注度序列进行合并，计算合并后的专注度序列中“专注”出现次数的比例，将其作为学生对该门课程的评分，以获取每个学生对每门课程的评分； 4.3根据每个学生对每门课程的评分获取学生-课程评分矩阵； 5根据学生-课程评分矩阵采用矩阵分解的协同过滤方法计算得到学生对每门课程的评分，并与该学生的课程推荐初始结果进行融合，并降序排序，以获取学生的课程推荐结果。

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浙江大学，其通讯地址为：310058 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866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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