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龙图腾网获悉济宁职业技术学院申请的专利一种基于数据处理的线上音乐课程推荐方法及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：CN119149830B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202411643519.1，技术领域涉及：G06F16/9536；该发明授权一种基于数据处理的线上音乐课程推荐方法及系统是由刘艳彤设计研发完成，并于2024-11-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数据处理的线上音乐课程推荐方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于数据处理技术领域，提供一种基于数据处理的线上音乐课程推荐方法及系统，包括采集学生的第一数据，所述第一数据至少包括音乐兴趣偏好、音乐水平、乐器拥有情况、课程表、历史音乐作业提交时间；对所述第一数据进行预处理，以生成多维用户画像，根据所述多维用户画像生成用户‑课程交互矩阵；根据所述课程表、历史音乐作业提交时间确定学生的音乐练习可用时间；根据所述音乐兴趣偏好、音乐水平、乐器拥有情况以及所述音乐练习可用时间将学生聚合为学习小组；基于所述学习小组以及所述用户‑课程交互矩阵，为每位学生生成课程推荐列表，将所述课程推荐列表推送至学生。

本发明授权一种基于数据处理的线上音乐课程推荐方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于数据处理的线上音乐课程推荐方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤： 采集学生的第一数据，所述第一数据至少包括音乐兴趣偏好、音乐水平、乐器拥有情况、课程表、历史音乐作业提交时间； 对所述第一数据进行预处理，以生成多维用户画像，根据所述多维用户画像生成用户-课程交互矩阵； 基于用户和课程特征向量之间的相似度、用户音乐水平评分与课程的难度评分之间的适配度以及用户乐器拥有情况与课程所需乐器之间的匹配度进行加权求和确定内容的评分； 基于相似用户的历史评分对目标用户对课程的评分进行预测； 基于内容的评分以及预测结果确定所述用户-课程交互矩阵； 根据所述课程表、历史音乐作业提交时间确定学生的音乐练习可用时间； 根据所述音乐兴趣偏好、音乐水平、乐器拥有情况以及所述音乐练习可用时间将学生聚合为学习小组； 所述学习小组内学生的音乐风格兴趣、练习时间安排、乐器拥有情况一致； 基于所述学习小组以及所述用户-课程交互矩阵，为每位学生生成课程推荐列表，将所述课程推荐列表推送至学生； 其中，根据所述课程表、历史音乐作业提交时间确定学生的音乐练习可用时间包括： 对每一天的所有时间段进行遍历，标记所有tij＝0的时间段为学生的空闲时间段，生成一周内所有空闲时间的列表； 作业提交频率统计： 对历史音乐作业提交时间进行统计，分析学生完成作业的时间规律，识别出学生习惯的练习时间段； 使用时间序列分析，对作业提交时间点进行统计，找出一周内学生频繁进行音乐学习和作业的时间窗口，生成一个优先时间段列表； 通过求课程表的空闲时间和作业的优先时间段的交集，来确定学生的最佳练习时间段Aij，具体表示为： Aij＝Tfreei,j∩Ppreferredi,j， 其中： Tfreei,j表示学生在第i天的第j时间段为空闲时间段； Ppreferredi,j表示第i天的第j时间段提交作业的优先时间； 根据交集结果生成的最佳练习时间列表，对一周内的时间段按空闲时间的时长、优先时间的频率指标进行排序，最终确定适合学生进行音乐练习的时间表； 根据所述多维用户画像生成用户-课程交互矩阵包括： 将用户的音乐兴趣、音乐水平、乐器拥有情况进行组合，生成用户特征向量Ui＝[Iu,Lu,Eu]； 其中： Iu为用户对音乐风格的偏好程度； Lu为用户的音乐水平； Eu为用户拥有的乐器； 对于每个课程，基于课程的内容特点生成一个特征向量Cj＝[Ic,Lc,Ec] 其中： Ic为课程的音乐风格向量，表示课程涉及的音乐风格及其比例； Lc为课程的难度评分，数值化为0到1之间，反映课程对音乐水平的要求； Ec为课程所需乐器类型的向量，表示学习该课程需要的乐器种类； 计算用户的音乐兴趣向量Iu与课程音乐风格向量Ic： 计算用户的音乐水平评分Lu与课程的难度评分Lc之间的适配度： SLu,c＝1-|Lu-Lc| 计算用户乐器拥有情况Ec与课程所需乐器Eu之间的匹配度计算使用向量点积： SEu,c＝Eu·Ec； 计算用户u对课程c的基于内容的评分 其中，α1,α2,α3为不同相似性得分的权重系数，满足α1+α2+α3＝1； 进一步地，捕捉用户之间的相似性和学习习惯的共性； 计算用户ui与用户uk之间的相似性： 其中，rij为用户i对课程j的评分，为用户i的平均评分，为用户k的平均评分； 基于相似用户的历史评分，对目标用户ui对课程cj的评分进行预测： 生成最终的用户-课程交互矩阵R＝{rij}； 其中，β1和β2为融合系数，满足β1+β2＝1。

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