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龙图腾网恭喜光合新知(北京)科技有限公司申请的专利面向大规模用户的个性化教学资源推荐方法和系统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：CN119784549B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-23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：202510272724.X，技术领域涉及：G06Q50/20；该发明授权面向大规模用户的个性化教学资源推荐方法和系统是由白云;李伟设计研发完成，并于2025-03-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向大规模用户的个性化教学资源推荐方法和系统在说明书摘要公布了：本申请提供一种面向大规模用户的个性化教学资源推荐方法和系统。其中，该方法包括：构建动态交互网络；从动态交互网络中提取用户已感兴趣教学资源和用户待感兴趣教学资源；基于用户已感兴趣教学资源和用户待感兴趣教学资源，建立每个用户的多层兴趣图谱；根据每个用户的多层兴趣图谱，确定每个用户的个性化教学资源推荐列表，对个性化教学资源推荐列表中局部感兴趣教学资源和全局感兴趣教学资源进行对比分析，结合对比结果优化多层兴趣图谱；通过联邦学习在多个边缘设备上对动态交互网络进行协同训练，以优化动态交互网络的网络结构。本申请提供的技术方案提高了面向大规模用户的个性化教学资源推荐的准确性。

本发明授权面向大规模用户的个性化教学资源推荐方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种面向大规模用户的个性化教学资源推荐方法，其特征在于，包括：根据大规模用户与教学资源之间的历史交互行为数据，利用量子退火算法构建动态交互网络，大规模表示用户的数量超过第一预设数量阈值；从所述动态交互网络中提取用户已感兴趣教学资源和用户待感兴趣教学资源，基于所述用户已感兴趣教学资源和用户待感兴趣教学资源，建立每个用户的多层兴趣图谱；根据每个用户的多层兴趣图谱，确定每个用户的个性化教学资源推荐列表，对所述个性化教学资源推荐列表中局部感兴趣教学资源和全局感兴趣教学资源进行对比分析，结合对比结果优化所述多层兴趣图谱；通过联邦学习在多个边缘设备上对所述动态交互网络进行协同训练，以优化所述动态交互网络的网络结构；所述基于所述用户已感兴趣教学资源和用户待感兴趣教学资源，建立每个用户的多层兴趣图谱，包括：从教学资源元数据中提取所述用户已感兴趣教学资源和用户待感兴趣教学资源在各层的特征；根据所述用户已感兴趣教学资源和用户待感兴趣教学资源在各层的特征，结合教学资源类型的权重和层的权重，建立每个用户的多层兴趣图谱，其中，多层包括宏观层、中观层和微观层，所述宏观层反映用户感兴趣的领域和学科，所述中观层反映用户感兴趣的知识点和主题，所述微观层反映用户感兴趣的资源特征和用户行为特征，所述资源特征包括分布者、发布时间和内容特性，不同教学资源类型对应不同的权重，且不同层对应不同的权重；所述根据每个用户的多层兴趣图谱，确定每个用户的个性化教学资源推荐列表，包括：针对每个用户，将用户未感兴趣教学资源的领域和学科转换为第一向量组，将用户感兴趣的领域和学科转换为第二向量组，采用余弦相似度计算宏观层的兴趣相似度；将用户未感兴趣教学资源的知识点和主题转换为第三向量组，将用户感兴趣的知识点和主题转换为第四向量组，采用余弦相似度计算中观层的兴趣相似度；将用户未感兴趣教学资源的资源特征和用户行为特征转换为第五向量组，将用户感兴趣的资源特征和用户行为特征转换为第六向量组，采用余弦相似度计算微观层的兴趣相似度；根据宏观层的兴趣相似度、中观层的兴趣相似度和微观层的兴趣相似度，筛选出多个备选教学资源，备选教学资源为满足教学场景对应的相似度设计规则的用户未感兴趣教学资源；将所述多个备选教学资源进行排序，根据排序结果生成用户的个性化教学资源推荐列表。

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