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龙图腾网获悉厦门大学申请的专利一种慕课可解释推荐方法、终端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：CN115238169B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202210666129.0，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种慕课可解释推荐方法、终端设备及存储介质是由林元国;林凡;张志宏;张伟;游环宇;柳蕴轩;陈鸿设计研发完成，并于2022-06-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种慕课可解释推荐方法、终端设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种慕课可解释推荐方法、终端设备及存储介质，该方法中包括：根据学习者历史选课记录中实体和实体之间的关系构建三元组数据集；基于三元组数据集构建知识图谱，通过TransE模型对知识图谱中的实体和关系进行向量化表示，其中，分别通过粗粒度的课程表示方法和细粒度的概念表示方法表示学习者和课程；构建基于自监督强化学习方法的学习路径推理模型，用于指导推荐智能体在知识图谱上从学习者至目标课程的学习路径推理；采用执行者‑评论家算法训练学习路径推理模型；通过训练后的学习路径推理模型进行学习者至目标课程之间的学习路径推理。本发明不仅可以在知识图谱中构建显性信息和隐性反馈，而且还通过深度强化学习进行慕课可解释推荐。

本发明授权一种慕课可解释推荐方法、终端设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种慕课可解释推荐方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：采集学习者的历史选课记录，从历史选课记录中提取学习者、课程、课程概念和学科分类作为实体，并提取实体之间的关系，基于实体和实体之间的关系构建三元组数据集； S2：基于三元组数据集构建知识图谱，通过TransE模型对知识图谱中的实体和关系进行向量化表示，其中，将学习者的嵌入向量通过粗粒度的课程表示方法进行表示，将课程的嵌入向量通过细粒度的概念表示方法进行表示； S3：构建基于自监督强化学习方法的学习路径推理模型，用于指导推荐智能体在知识图谱上从学习者至目标课程的学习路径推理； 学习路径推理模型包括执行者网络和路径判别器，执行者网络首先生成路径，然后路径判别器将专家演示路径与生成的路径区分开来，而执行者网络试图通过模仿专家演示路径来欺骗路径判别器； S4：采用执行者-评论家算法训练学习路径推理模型，其中，执行者网络根据评论家网络的价值函数学习路径推理策略，评论家网络利用时序差分方法来单步更新价值函数； S5：通过训练后的学习路径推理模型进行学习者至目标课程之间的学习路径推理； 将学习者的嵌入向量通过粗粒度的课程表示方法进行表示的方法为：对学习者u的历史选课记录按时间顺序进行排序后，将学习者的嵌入向量表示为：其中，表示学习者u在t时刻选修的课程，1,…,t,…,tu表示从远至近的时刻； 将课程的嵌入向量通过细粒度的概念表示方法进行表示的方法为：将课程的嵌入向量表示为ct： ct＝{k,w|ki,wj,ni0,j0} 其中，n表示课程包含的课程概念的数量，i表示课程概念的序号，j表示课程概念包含的词的序号，ki表示课程的第i个课程概念的嵌入向量，wj表示嵌入向量ki中第j个词的嵌入向量，k表示课程中所有概念的嵌入向量，w表示课程中所有词的嵌入向量； 路径判别器Dpst,at表示关于状态st在t时刻的动作at，具体定义为： 其中，为中间变量，表示状态st的嵌入向量，是在判别器Dp中动作ap,t的嵌入向量，tanh·表示双曲正切函数，σ·表示logisticsigmoid函数，和均为被学习的参数，da表示执行者网络中动作嵌入的维度，ds表示状态嵌入的维度，dd表示路径判别器中动作嵌入的维度。

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