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龙图腾网获悉湖南工商大学申请的专利融合教育先验知识的双超图对比学习课程推荐方法、装置、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：CN121391564B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202511964163.6，技术领域涉及：G06Q50/20；该发明授权融合教育先验知识的双超图对比学习课程推荐方法、装置、设备及存储介质是由陈荣元;江润麒;赵天玲;孙颖璐;何晔宇;陈浪设计研发完成，并于2025-12-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合教育先验知识的双超图对比学习课程推荐方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种融合教育先验知识的双超图对比学习课程推荐方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：对用户超图和课程超图进行超图聚合，基于聚合后的节点特征矩阵进行教育特征融合，获得超图嵌入特征，从用户和课程层面对交互图嵌入特征和超图嵌入特征进行对比学习，基于用户对比损失项和课程对比损失项构建多目标优化损失函数，通过目标优化损失函数进行教育课程推荐，通过多层图卷积编码交互图，从而准确地捕捉学习者行为的多维度特征和时间演化规律，通过双层次特征对比学习确保推荐的教育合理性，可识别出学习者的潜在学习需求和知识发展轨迹，通过多目标优化框架平衡个性化需求与教育规律，实现更准确、更符合教育本质的课程推荐。

本发明授权融合教育先验知识的双超图对比学习课程推荐方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种融合教育先验知识的双超图对比学习课程推荐方法，其特征在于，所述融合教育先验知识的双超图对比学习课程推荐方法包括： 对教育数据进行预处理，并对预处理后的教育数据进行特征分析，获得多维教育特征，所述教育数据包括学习者数据、课程数据、视频数据和概念数据，所述多维教育特征包括交互关系特征、用户特征和课程特征； 基于所述多维教育特征确定构建目标用户超图以及目标课程超图； 基于所述交互关系特征构建用户-课程交互图结构，并对所述用户-课程交互图结构进行多层图卷积编码，获得交互图嵌入特征； 对所述目标用户超图和所述目标课程超图进行超图聚合，并基于聚合后的节点特征矩阵进行教育特征融合，获得超图嵌入特征； 分别从用户层面和课程层面对所述交互图嵌入特征和所述超图嵌入特征进行对比学习，获得用户对比损失项和课程对比损失项； 基于所述用户对比损失项和所述课程对比损失项构建多目标优化损失函数，并基于所述多目标优化损失函数构建课程推荐模型，通过所述课程推荐模型进行教育课程推荐； 所述基于所述用户对比损失项和所述课程对比损失项构建多目标优化损失函数，包括： 构建先后修损失项，所述先后修损失项参照如下公式： 其中，表示先后修关系损失，表示先后修关系集合，表示用户对课程的预测评分，表示用户对课程的预测评分，为容忍度参数； 构建难度损失项，所述难度损失项参照如下公式： 其中，表示难度匹配损失，表示用户集合，表示课程集合，表示用户对课程的预测评分，表示用户的学习阶段特征，表示课程的难度特征，是难度匹配函数； 基于所述先后修损失项、所述难度损失项构建教育一致性损失项； 基于所述教育一致性损失项、所述用户对比损失项和所述课程对比损失项构建多目标优化损失函数，参照如下公式： 其中，表示多目标优化损失函数，表示BPR损失项，用于优化课程推荐排序，和分别表示用户对比损失项和课程对比损失项，表示教育一致性损失项，用于确保推荐结果的教育合理性，、和分别表示各损失项的权重系数。

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