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龙图腾网获悉湖南工商大学申请的专利一种教育课程会话推荐方法及相关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：CN120894201B 。

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：202511238688.1，技术领域涉及：G06Q50/20；该发明授权一种教育课程会话推荐方法及相关装置是由陈荣元;王雨菲;胡萱;费德馨;黄少年;杨胜杰设计研发完成，并于2025-09-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种教育课程会话推荐方法及相关装置在说明书摘要公布了：本发明提供了一种教育课程会话推荐方法及相关装置，涉及人工智能与推荐系统技术领域。获取目标学习者的输入信息；对当前课程会话序列进行小波变换分离生成会话内部兴趣表示；获取近期交互课程集合，基于历史学习行为序列生成动态偏好嵌入；基于会话内部兴趣表示和动态偏好嵌入动态融合以生成兴趣向量，输出候选课程概率分布；基于历史行为序列和当前会话序列生成伪标签，结合动态融合权重通过二元交叉熵损失优化兴趣分离；生成反事实推荐分布并与近期课程分数融合，实现了提升教育推荐系统的可解释性和泛化能力的技术效果。

本发明授权一种教育课程会话推荐方法及相关装置在权利要求书中公布了：1.一种教育课程会话推荐方法，其特征在于，包括： 获取目标学习者的输入信息，包括当前课程会话序列、历史学习行为序列及候选课程集合； 对所述当前课程会话序列进行小波变换分离为低频分量和高频分量，将二者拼接后通过注意力机制动态融合生成会话内部兴趣表示； 获取近期交互课程集合，基于所述历史学习行为序列，提取学习者静态偏好嵌入，并通过注意力机制生成动态偏好嵌入； 基于所述会话内部兴趣表示和所述动态偏好嵌入动态融合以生成兴趣向量，输出候选课程集合对应的候选课程概率分布； 基于历史行为序列和当前会话序列生成伪标签，结合所述动态融合权重通过二元交叉熵损失优化兴趣分离； 基于所述近期交互课程集合并根据Jaccard相似度筛选相似会话集合以在会话内部兴趣中替换其ISC为目标会话ISC，生成反事实推荐分布并与近期课程分数融合； 联合多分类交叉熵损失和自监督因果损失，通过损失函数训练模型； 其中，所述对所述当前课程会话序列进行小波变换分离为低频分量和高频分量，将二者拼接后通过注意力机制动态融合生成会话内部兴趣表示的步骤，包括： 通过离散小波变换将当前课程会话序列分解为全局趋势分量和局部突变分量； 采用自适应填充策略处理任意长度序列； 使用注意力机制动态加权融合两类分量； 通过插值操作将融合特征还原至原始序列长度并生成会话内部兴趣表示； 其中，所述反事实推荐分布的生成，包括： 基于近期交互课程重叠度计算会话相似度； 选取相似度最高的若干会话作为干预对象； 将目标会话的短期兴趣表示注入相似会话； 聚合多个干预会话的推荐结果形成反事实分布； 对近期接触课程施加推荐分数加成； 其中，所述优化兴趣分离的步骤包括： 若课程存在于学习者历史行为序列，标记为长期兴趣驱动； 若课程存在于当前会话序列，标记为短期兴趣驱动； 通过二元交叉熵损失约束融合权重匹配标记类别； 损失函数同时优化兴趣分离能力和推荐准确率。

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