一种基于知识图谱和强化学习的个性化试题推荐方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202510635962.2

申请日：

2025-05-16

公开(公告)号：

CN120744218A

公开(公告)日：

2025-10-03

发明(设计)人：

卢小霞李东曾兵

申请人：

华南理工大学

申请人地址：

510640 广东省广州市天河区五山路381号

IPC主分类号：

G06F16/9535

IPC分类号：

G06N5/02 G06N3/045 G06N3/0442 G06N3/092

代理机构：

广州粤高专利商标代理有限公司 44102

代理人：

黄月莹

法律状态：

公开

国省代码：

广东省广州市

引用

下载

收藏

法律状态

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2025-10-03	公开	公开
2025-10-24	实质审查的生效	实质审查的生效IPC(主分类):G06F 16/9535申请日:20250516

共 50 条

[1]

一种基于知识图谱的个性化试题推荐方法 [P].

王磊 ;

党小春 .

中国专利 :CN113127731A ,2021-07-16

[2]

一种基于知识图谱的个性化试题推荐方法 [P].

王磊 ;

党小春 .

中国专利 :CN113127731B ,2024-01-30

[3]

基于知识图谱的个性化学习路径推荐系统 [P].

曾李 ;

彭海波 ;

廖丽娜 ;

王端敏 .

中国专利 :CN121188288A ,2025-12-23

[4]

基于学科知识图谱的个性化学习路径和学习资源推荐方法 [P].

朱毅 ;

陈家合 ;

王志 ;

金雨扬 ;

章永龙 ;

孙小兵 .

中国专利 :CN114065040A ,2022-02-18

[5]

基于行业知识图谱和强化学习的内容推荐方法和系统 [P].

贺梓然 ;

王晓龙 ;

安国成 ;

祝凯 ;

姚林涛 .

中国专利 :CN117493687A ,2024-02-02

[6]

一种基于深度学习的个性化试题推荐方法和系统 [P].

陈思 ;

陈大鹏 ;

刘稳 ;

王庆 .

中国专利 :CN118820599A ,2024-10-22

[7]

一种基于用户学习行为的个性化试题推荐方法 [P].

吴迪 ;

杨敏 .

中国专利 :CN109509126A ,2019-03-22

[8]

一种基于课程学习的强化学习知识图谱推理方法 [P].

贾海涛 ;

罗林洁 ;

李家伟 ;

乔磊崖 ;

任利 ;

许文波 ;

刘博文 ;

陈璐 .

中国专利 :CN113239211A ,2021-08-10

[9]

基于学生画像的个性化试题推荐方法 [P].

曲大鹏 ;

张蕊 ;

吕国鑫 ;

王芮 ;

吴松林 .

中国专利 :CN112905784A ,2021-06-04

[10]

基于强化学习的个性化PEEP调节方法 [P].

潘清 ;

周宇涵 ;

葛慧青 ;

张浩源 ;

冯伟达 ;

顾立锋 ;

章灵伟 ;

方路平 .

中国专利 :CN113111907A ,2021-07-13

← 1 2 3 4 5 →