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龙图腾网获悉深圳市腾讯计算机系统有限公司;安徽大学申请的专利一种习题推荐方法、装置、设备和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：CN117271873B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202211192229.0，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种习题推荐方法、装置、设备和存储介质是由马海平;韦浩宇;张兴义;曹云波;赵学敏;李学朝;王巨宏设计研发完成，并于2022-09-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种习题推荐方法、装置、设备和存储介质在说明书摘要公布了：本申请实施例提供了一种习题推荐方法、装置、设备和存储介质，包括：获取目标对象的X个习题的历史答题记录，以及X个习题中每一个习题涉及到的知识点信息；根据历史答题记录和知识点信息构建目标对象的特征表示；将特征表示输入认知诊断模型，以使得认知诊断模型输出候选习题；获取目标参数，目标参数为认知诊断模型的权重参数；根据目标参数构建多目标优化问题以及多目标优化问题的约束条件；根据至少两个约束条件求解多目标优化问题，以使得从候选习题中得到推荐习题。本申请提供的技术方案可应用于云计算领域或人工智能领域，用于灵活地向该目标对象进行习题推荐，进而实现习题推荐方法的广泛适用性，满足诸多应用场景。

本发明授权一种习题推荐方法、装置、设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种习题推荐方法，其特征在于，包括： 获取目标对象的X个习题的历史答题记录，以及所述X个习题中每一个习题涉及到的知识点信息，所述X为正整数； 根据所述历史答题记录和所述知识点信息构建所述目标对象的特征表示； 将所述特征表示输入认知诊断模型，以使得所述认知诊断模型输出候选习题； 获取目标参数，所述目标参数为所述认知诊断模型的权重参数，所述权重参数包括习题涉及到的知识点之间的知识相关性、所述目标对象对习题涉及到的知识点的知识熟练度、习题对于所述目标对象的知识点难度以及习题涉及到的知识点之间的知识点区分度； 根据所述目标参数构建多目标优化问题以及所述多目标优化问题的约束条件，所述约束条件至少包括所述目标对象对推荐习题涉及的知识点的知识熟练度约束和所述推荐习题涉及的知识点的知识点数量约束，所述多目标优化问题的目标至少包括所述推荐习题的知识点难度达到第一阈值和所述推荐习题涉及的知识点与所述X个习题涉及的知识点之间的知识相关性达到第二阈值； 根据所述至少两个约束条件求解所述多目标优化问题，以使得从候选习题中得到所述推荐习题； 其中，所述将所述特征表示输入认知诊断模型，以使得所述认知诊断模型输出候选习题包括： 根据所述特征表示训练初始认知诊断模型得到所述认知诊断模型，所述初始认知诊断模型的权重参数包括初始知识熟练度、初始知识相关性、初始知识点难度和初始知识点区分度； 将所述特征表示输入所述认知诊断模型得到习题库中各个习题的预测分数； 根据所述预测分数从所述习题库中输出所述候选习题。

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