本發(fā)明涉及智能推薦，尤其涉及一種基于ai智能推薦的學(xué)習(xí)系統(tǒng)。
背景技術(shù)：
1、在當(dāng)前數(shù)字化教育蓬勃發(fā)展的大環(huán)境下，學(xué)習(xí)資源的數(shù)量呈爆發(fā)式增長(zhǎng)，涵蓋了線上課程、電子書籍、學(xué)習(xí)視頻等多種形式?。然而，海量的學(xué)習(xí)資源使得用戶在篩選適配內(nèi)容時(shí)面臨巨大挑戰(zhàn)，傳統(tǒng)的學(xué)習(xí)方式難以滿足用戶個(gè)性化、高效化的學(xué)習(xí)需求。隨著人工智能技術(shù)在教育領(lǐng)域的深度融合，通過智能推薦系統(tǒng)輔助用戶獲取學(xué)習(xí)資源逐漸成為行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)，這不僅有助于提升用戶的學(xué)習(xí)體驗(yàn)，也能優(yōu)化教育資源的配置，推動(dòng)教育向智能化、精準(zhǔn)化方向邁進(jìn)。
2、目前現(xiàn)有的學(xué)習(xí)推薦系統(tǒng)仍存在諸多亟待解決的問題。一方面，多數(shù)系統(tǒng)采集的用戶數(shù)據(jù)維度單一，僅依賴用戶的基礎(chǔ)信息或簡(jiǎn)單的學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)，難以全面、精準(zhǔn)地刻畫用戶的學(xué)習(xí)特征和需求，導(dǎo)致推薦的學(xué)習(xí)資源與用戶實(shí)際需求匹配度較低，用戶難以獲取真正符合自身學(xué)習(xí)目標(biāo)和風(fēng)格的內(nèi)容。另一方面，在推薦算法層面，傳統(tǒng)的推薦模型缺乏對(duì)用戶學(xué)習(xí)動(dòng)態(tài)變化的適應(yīng)性，無法根據(jù)用戶學(xué)習(xí)過程中的反饋實(shí)時(shí)優(yōu)化推薦策略，致使推薦效果滯后。此外，現(xiàn)有的學(xué)習(xí)系統(tǒng)在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理上，缺乏高效的架構(gòu)設(shè)計(jì)和數(shù)據(jù)安全保障機(jī)制，難以支撐海量數(shù)據(jù)的快速處理和用戶敏感信息的安全存儲(chǔ)，極大地限制了學(xué)習(xí)推薦系統(tǒng)的實(shí)用性和用戶體驗(yàn)的提升。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、本部分的目的在于概述本發(fā)明的實(shí)施例的一些方面以及簡(jiǎn)要介紹一些較佳實(shí)施例。在本部分以及本技術(shù)的說明書摘要和發(fā)明名稱中可能會(huì)做些簡(jiǎn)化或省略以避免使本部分、說明書摘要和發(fā)明名稱的目的模糊，而這種簡(jiǎn)化或省略不能用于限制本發(fā)明的范圍。
2、鑒于上述現(xiàn)有存在的問題，提出了本發(fā)明。因此，本發(fā)明提供了一種基于ai智能推薦的學(xué)習(xí)系統(tǒng)解決現(xiàn)推薦算法無法適應(yīng)學(xué)習(xí)動(dòng)態(tài)變化，導(dǎo)致學(xué)習(xí)資源推薦匹配度低、時(shí)效性差和數(shù)據(jù)安全無保障的問題。
3、為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：
4、第一方面，本發(fā)明提供了一種基于ai智能推薦的學(xué)習(xí)系統(tǒng)，包括：
5、數(shù)據(jù)采集模塊，用于采集用戶相關(guān)數(shù)據(jù)；
6、特征提取模塊，用于通過所述用戶相關(guān)數(shù)據(jù)提取用戶學(xué)習(xí)特征；
7、推薦模塊，用于基于提取的用戶特征，通過智能推薦模型計(jì)算學(xué)習(xí)資源與用戶的匹配度，根據(jù)所述匹配度從高到低的順序生成推薦列表；
8、可視化模塊，用于將所述推薦列表進(jìn)行可視化界面展示給用戶；
9、交互模塊，用于接收用戶對(duì)推薦學(xué)習(xí)資源的反饋數(shù)據(jù)，并將反饋數(shù)據(jù)傳輸至推薦模塊；
10、存儲(chǔ)模塊，用于存儲(chǔ)用戶相關(guān)數(shù)據(jù)和學(xué)習(xí)資源。
11、作為本發(fā)明所述的基于ai智能推薦的學(xué)習(xí)系統(tǒng)的一種優(yōu)選方案，其中：用戶相關(guān)數(shù)據(jù)包括：
12、用戶基本信息，包括年齡、性別、教育背景、專業(yè)領(lǐng)域；
13、學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)，包括歷史學(xué)習(xí)時(shí)長(zhǎng)、學(xué)習(xí)頻率、知識(shí)點(diǎn)停留時(shí)間；
14、學(xué)習(xí)交互數(shù)據(jù)，包括提問記錄、測(cè)試成績(jī)、練習(xí)完成情況；
15、學(xué)習(xí)目標(biāo)數(shù)據(jù)，包括預(yù)期掌握程度、學(xué)習(xí)時(shí)間規(guī)劃、職業(yè)發(fā)展方向；
16、設(shè)備使用數(shù)據(jù)，包括終端類型、網(wǎng)絡(luò)環(huán)境、屏幕分辨率。
17、作為本發(fā)明所述的基于ai智能推薦的學(xué)習(xí)系統(tǒng)的一種優(yōu)選方案，其中：特征提取模塊包括：
18、使用多模態(tài)注意力機(jī)制構(gòu)建特征提取模型，利用所述特征提取模型提取用戶學(xué)習(xí)特征；
19、所述特征提取模型包括文本特征提取層、時(shí)序特征提取層、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層和注意力融合層；
20、文本特征提取層，用于提取用戶基本信息和學(xué)習(xí)目標(biāo)中的語義特征；
21、時(shí)序特征提取層，用于提取學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)中的時(shí)間序列特征；
22、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層，用于提取學(xué)習(xí)交互數(shù)據(jù)中的知識(shí)圖譜特征；
23、注意力融合層，用于對(duì)多源特征進(jìn)行加權(quán)融合，生成用戶綜合學(xué)習(xí)特征向量。
24、作為本發(fā)明所述的基于ai智能推薦的學(xué)習(xí)系統(tǒng)的一種優(yōu)選方案，其中：利用所述特征提取模型提取用戶學(xué)習(xí)特征，包括：
25、對(duì)用戶基本信息進(jìn)行詞向量編碼，獲取語義特征表示；
26、通過長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)對(duì)學(xué)習(xí)行為時(shí)序數(shù)據(jù)進(jìn)行建模，提取學(xué)習(xí)模式特征；
27、構(gòu)建知識(shí)圖譜表示學(xué)習(xí)交互數(shù)據(jù)，通過圖卷積網(wǎng)絡(luò)獲取知識(shí)點(diǎn)關(guān)聯(lián)特征；
28、利用自注意力機(jī)制計(jì)算不同模態(tài)特征的重要性權(quán)重，生成加權(quán)融合特征向量；
29、應(yīng)用特征標(biāo)準(zhǔn)化技術(shù)對(duì)融合特征向量進(jìn)行歸一化處理，輸出維度統(tǒng)一的用戶學(xué)習(xí)特征。
30、作為本發(fā)明所述的基于ai智能推薦的學(xué)習(xí)系統(tǒng)的一種優(yōu)選方案，其中：推薦模塊用于基于提取的用戶特征，通過智能推薦模型計(jì)算學(xué)習(xí)資源與用戶的匹配度，包括：
31、對(duì)學(xué)習(xí)資源進(jìn)行多維度特征提取，包括內(nèi)容語義特征、難度特征和教學(xué)風(fēng)格特征；
32、構(gòu)建基于雙塔神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的匹配模型，其中用戶塔處理用戶學(xué)習(xí)特征，資源塔處理學(xué)習(xí)資源特征；
33、通過余弦相似度計(jì)算用戶特征向量與資源特征向量的匹配度得分；
34、引入強(qiáng)化學(xué)習(xí)機(jī)制，根據(jù)用戶歷史行為動(dòng)態(tài)調(diào)整匹配模型參數(shù)；
35、結(jié)合內(nèi)容推薦和協(xié)同過濾推薦，生成混合推薦得分矩陣。
36、作為本發(fā)明所述的基于ai智能推薦的學(xué)習(xí)系統(tǒng)的一種優(yōu)選方案，其中：對(duì)所述智能推薦模型進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練包括：
37、使用大規(guī)模學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)進(jìn)行無監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練，學(xué)習(xí)特征表示的通用模式；
38、設(shè)計(jì)對(duì)比學(xué)習(xí)任務(wù)，最大化正樣本對(duì)的相似度，最小化負(fù)樣本對(duì)的相似度；
39、采用多任務(wù)學(xué)習(xí)框架，同時(shí)優(yōu)化匹配度預(yù)測(cè)、學(xué)習(xí)效果預(yù)測(cè)、學(xué)習(xí)時(shí)間預(yù)測(cè)多個(gè)目標(biāo)；
40、應(yīng)用遷移學(xué)習(xí)技術(shù)，利用教育領(lǐng)域預(yù)訓(xùn)練模型初始化推薦模型參數(shù)；
41、通過知識(shí)蒸餾技術(shù)，將教師模型的知識(shí)遷移到學(xué)生推薦模型中。
42、作為本發(fā)明所述的基于ai智能推薦的學(xué)習(xí)系統(tǒng)的一種優(yōu)選方案，其中：交互模塊用于接收用戶對(duì)推薦學(xué)習(xí)資源的反饋數(shù)據(jù)，并將反饋數(shù)據(jù)傳輸至推薦模塊，包括：
43、實(shí)時(shí)收集用戶的顯式反饋，包括評(píng)分、評(píng)論、收藏操作；
44、自動(dòng)捕捉用戶的隱式反饋，包括停留時(shí)間、滾動(dòng)深度、完成進(jìn)度；
45、對(duì)反饋數(shù)據(jù)進(jìn)行情感分析，識(shí)別用戶的學(xué)習(xí)體驗(yàn)和滿意度；
46、構(gòu)建反饋隊(duì)列進(jìn)行數(shù)據(jù)緩存，采用異步傳輸機(jī)制提高系統(tǒng)響應(yīng)速度；
47、設(shè)計(jì)反饋置信度評(píng)估算法，過濾異常反饋數(shù)據(jù)，保留有效反饋信號(hào)。
48、作為本發(fā)明所述的基于ai智能推薦的學(xué)習(xí)系統(tǒng)的一種優(yōu)選方案，其中：存儲(chǔ)模塊用于存儲(chǔ)用戶相關(guān)數(shù)據(jù)和學(xué)習(xí)資源，包括：
49、采用分布式文件系統(tǒng)存儲(chǔ)學(xué)習(xí)資源的原始內(nèi)容，支持多副本冗余備份；
50、構(gòu)建圖數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)知識(shí)圖譜數(shù)據(jù)，包括知識(shí)點(diǎn)關(guān)聯(lián)關(guān)系、學(xué)科層級(jí)結(jié)構(gòu)；
51、使用時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)流，支持高效的時(shí)間序列查詢；
52、設(shè)計(jì)用戶特征向量緩存機(jī)制，采用內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)加速特征檢索；
53、定期進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和特征工程，維護(hù)數(shù)據(jù)質(zhì)量和模型性能。
54、第二方面，本發(fā)明提供了一種計(jì)算設(shè)備，包括：
55、存儲(chǔ)器和處理器；
56、所述存儲(chǔ)器用于存儲(chǔ)計(jì)算機(jī)可執(zhí)行指令，所述處理器用于執(zhí)行所述計(jì)算機(jī)可執(zhí)行指令，該計(jì)算機(jī)可執(zhí)行指令被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)所述基于ai智能推薦的學(xué)習(xí)系統(tǒng)的步驟。
57、第三方面，本發(fā)明提供了一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)可執(zhí)行指令，該計(jì)算機(jī)可執(zhí)行指令被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)所述基于ai智能推薦的學(xué)習(xí)系統(tǒng)的步驟。
58、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果：本發(fā)明通過多維度采集用戶數(shù)據(jù)，包括基本信息、學(xué)習(xí)行為、交互數(shù)據(jù)等，能夠全面且精準(zhǔn)地刻畫用戶學(xué)習(xí)特征，結(jié)合先進(jìn)的多模態(tài)特征提取模型和雙塔神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)匹配模型，提升了學(xué)習(xí)資源與用戶需求的匹配度，使推薦內(nèi)容更貼合用戶實(shí)際學(xué)習(xí)目標(biāo)與風(fēng)格。強(qiáng)化學(xué)習(xí)機(jī)制與實(shí)時(shí)反饋系統(tǒng)的結(jié)合，讓推薦模型可根據(jù)用戶學(xué)習(xí)過程中的反饋動(dòng)態(tài)優(yōu)化，有效解決推薦滯后問題，實(shí)現(xiàn)學(xué)習(xí)資源的動(dòng)態(tài)、精準(zhǔn)推送。此外，分布式存儲(chǔ)架構(gòu)與數(shù)據(jù)安全防護(hù)策略，保障了海量數(shù)據(jù)的高效處理與用戶敏感信息的安全，不僅提升了系統(tǒng)運(yùn)行效率，還增強(qiáng)了用戶使用的安全感與信任度，為用戶打造了個(gè)性化、高效且安全的學(xué)習(xí)體驗(yàn)，同時(shí)也優(yōu)化了教育資源的配置，推動(dòng)智能教育進(jìn)一步發(fā)展。