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龙图腾网获悉华中师范大学申请的专利基于知识图谱的在线社区学习路径推荐方法、系统及设备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：CN115238199B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202210555742.5，技术领域涉及：G06F16/9536；该发明授权基于知识图谱的在线社区学习路径推荐方法、系统及设备是由张思;惠柠;翟佩云;徐佳丽;刘清堂设计研发完成，并于2022-05-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于知识图谱的在线社区学习路径推荐方法、系统及设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于知识图谱的在线社区学习路径推荐方法、系统及设备，首先，构建“课程——主题——知识点”三层实体建模的知识图谱模型，结合在线社区中用户帖子构造基于语料库和核心短语多层次文本相似度函数；其次，横向借助相似性函数度量帖子语义之间的相似性，以用户知识背景确定用户群体中相近知识水平的唯一用户，获取其学习路径；若路径缺失则需要纵向借助知识图谱推荐处于当前主题知识点更高层级的用户，通过用户知识背景确定唯一用户，获取该用户的帖子；最后，结合知识图谱为在线社区中用户推荐细粒度和多情境感知的学习路径。本发明可以从横向、纵向两个角度，并结合用户知识背景，为其推荐细粒度和多情境感知的学习路径。

本发明授权基于知识图谱的在线社区学习路径推荐方法、系统及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于知识图谱的在线社区学习路径推荐方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：构建“课程——主题——知识点”三层实体的知识图谱模型； 根据课程内容数据的教学单元及其教学顺序，将课程内容数据划分成不同的主题，确定每个主题包含的知识点及其层级； 构建知识本体，本体=类+关系+函数+公理+实例；其中，类是描述领域内的实际概念，既可以是实际存在的事物，也可以是抽象的概念；关系用于描述类之间的关系，包括局部与整体的关系P、父类与子类之间的关系K、类的实例与类之间的关系I、某个类是另一个类的属性A；函数是一类特殊的关系，在这种关系中前n-1个元素能唯一决定第n个元素；公理代表本体内存在的事实，用于对本体内类或者关系进行约束；实例表示具体某个类的实际存在； 知识抽取，包括实体抽取、关系抽取以及属性抽取；从自然文本中抽取所需要的命名实体，挖掘出实体与实体之间的语义信息，根据知识特性抽取出具有针对性的属性描述；对于每一个课程实体C、主题实体T均能表示为：CT={T*,D,N,Date*}；其中，*表示属性值不能为空，T*为标题，实体的名称；D为描述，对定义的实体所讲解知识内容的解释与说明；N为序号，实体讲授进行的顺序编号；Date*为时间，实体的添加时间；课程、主题、知识点内部和外部的关系采取三元组的形式表示G={h,r,t|h,t∈,r∈Ｒ}，其中h代表头实体，t代表尾实体，r代表头尾实体之间的关系，表示实体集合，Ｒ表示关系集合； 知识表示，根据课程内容和主题的需求，每个知识点实体K均表示为K={T*，C*，O，D，P={P1,P2…Pn}}；其中，C*为类别，实体的类别，其中值为1表示基础知识，值为2表示中级知识，值为3表示高级知识；O代表知识点的别名；P表示隶属于类别K的知识点具有的特有的特征属性，Pi代表某一特征属性，对于不同的知识点，其Pi的个数和种类也是随之变化的，1≤i≤n； 知识融合，实体或者属性的融合采取相关性聚类的方法，如下所示： ； 其中，x,y表示实体或属性，rxy表示x，y被分配在同一类，simxy表示x,y是同一类的概率，目标是使用最小的代价找到一个聚类方案； 步骤2：获取在线社区中用户当前帖子和历史帖子记录，进行数据预处理； 步骤3：构造基于语料库和核心短语多层次文本相似度函数，定义阈值，横向度量在线社区中用户帖子语义之间的相似性，寻找与当前用户相近知识水平的用户群体； 步骤4：通过用户知识背景确定与当前用户相近知识水平的唯一用户，获取其学习路径进行推荐； 步骤5：若学习路径缺失则纵向借助知识图谱推荐处于当前主题知识点更高层级的用户； 步骤6：通过用户知识背景确定知识点更高层级的唯一用户，为当前用户推荐该用户的帖子； 步骤7：在线社区用户知识水平处于最高层级，则无需推荐，学习者继续学习。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人华中师范大学，其通讯地址为：430079 湖北省武汉市洪山区珞瑜路152号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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