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龙图腾网获悉联通(上海)产业互联网有限公司申请的专利一种基于聚类分析的线上学习行为个性化推荐系统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：CN117056616B 。

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：202311029204.3，技术领域涉及：G06F16/9536；该发明授权一种基于聚类分析的线上学习行为个性化推荐系统是由张正卿;金碧琼;毛青青;苗清影;王瑞雪;范少良设计研发完成，并于2023-08-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于聚类分析的线上学习行为个性化推荐系统在说明书摘要公布了：本发明专利属于大数据分析技术和个性化推荐系统领域，具体涉及的是一种基于聚类分析法的线上学习行为个性化推荐系统，该系统主要包括四个功能模块，分别是在线学习行为数据信息管理模块、数据分析建模模块、学生学习画像展示模块、同类型学习好友个性化推荐模块，系统首先采集清洗从在线学习平台上获取数据，构建线上学习学生画像标签体系，基于聚类分析法，从学习态度风格、学习兴趣偏好、学习水平能力三个维度为每一位线上学生打造属于自己的线上学生画像。同时基于同类型学习好友个性化推荐模型，将线上学习行为类似的同学推荐给彼此，互相交流讨论进一步激发学生的学习热情。

本发明授权一种基于聚类分析的线上学习行为个性化推荐系统在权利要求书中公布了：1.一种基于聚类分析的线上学习行为个性化推荐系统，其特征在于，由三个部分组成：第一部分是采集清洗从在线学习平台上获取数据，构建线上学习学生画像标签体系； 第二部分是基于聚类分析法，从学习态度风格、学习兴趣偏好、学习水平能力三个维度为每一位线上学生打造属于自己的线上学生画像； 第三部分是基于同类型学习好友个性化推荐模型，将线上学习行为类似的同学推荐给彼此，实现同类型学习好友个性化推荐； 其中基于聚类分析的线上学习行为个性化推荐系统主要分成三个功能模块，分别是在线学习行为数据信息管理模块、数据分析建模模块、同类型学习好友个性化推荐模块，线上学习行为个性化推荐系统具体流程如下： S1,首先要采集到学生线上学习的过程性数据才可以分析学生学习行为，从而建立学生画像模型,因此，在线学习行为数据信息管理模块收集获取从平台的不同功能模块采集的不同维度的学习行为数据； S2,其次数据分析建模模块中通过构建线上学习画像标签体系对这些数据进行抽取、清洗，按照需求标签化分类统计展现，利用聚类分析算法对学生线上学习行为数据建模分析，从学习态度风格、学习兴趣偏好、学习水平能力三个维度构建出学生的线上学习学生画像保存展示，从而画像数据就构成线上学习个性化推荐服务的推荐数据集； 画像数据就构成了线上学习个性化推荐服务的推荐数据集，其步骤具体包括：对获取的数据库数据进行清洗和处理，确定有效字段，从而在确定有效字段并丢弃无效记录后，进行处理如下： 合并发布学习笔记的次数、互动区发帖的次数、互动区回帖的次数为活跃度，并取均值，经处理与合并后保留有效字段生成推荐系统合并有效字段表； 其中字段表包括序号，字段名和字段描述，序号为阿拉伯数1、2、3、4、5，字段名为id、stu、cpt、act和score，字段描述为好大学ID、学生信息码、学习完成度、学生活跃度和学生成绩； 据已掌握的各类字段形成数值误差和序列相似度生成推荐系统指标表，其中推荐系统指标表包括用户画像关键字、包含字段和关键指标，用户画像关键字包括学习态度风格、学习兴趣爱好和学习水平能力，包含字段包括完成-活跃类型、学生信息码和成绩，关键指标包括平方误差SEMode、余弦相似度CosSC、KL散度KLSC、平方误差SESC、绝对值误差AESC和绝对值误差AEScore； 整合三类指标为综合性相似指数，如下式所示： Similarity＝CosSC-KLSC-SESC-AESC-SEMode-AEScore； S3,最后同类型学习好友个性化推荐模块通过合适推荐算法分析这些数据集挖掘线上学习平台上同类型学习好友推荐给某学生，提供个性化推荐服务，从而为线上建立社交学习生态坚定基础。

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