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龙图腾网获悉暨南大学申请的专利一种基于长短期记忆神经网络的教育资源多样化推荐方法及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：CN119991375B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202510436954.5，技术领域涉及：G06Q50/20；该发明授权一种基于长短期记忆神经网络的教育资源多样化推荐方法及系统是由方良达;周旭芳;程兴和;官全龙;杨志伟;罗伟其设计研发完成，并于2025-04-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于长短期记忆神经网络的教育资源多样化推荐方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于长短期记忆神经网络的教育资源多样化推荐方法及系统，涉及教育资源推荐技术领域，其中方法包括：S1.获取学习者的历史学习资源信息，并将学习者进行划分；S2.基于划分的结果，进行学习者表征增强与知识点掌握建模；S3.基于学习者的知识点掌握程度，生成候选教育资源列表；S4.基于候选教育资源列表，计算教育资源相关性与多样性得分；S5.融合教育资源相关性与多样性得分，按最终分数从高到低为学习者推荐指定数量的教育资源。本发明提出了序列增强模块，通过结合不活跃学习者的历史学习行为和积极学习者的丰富历史数据，对不活跃学习者的学习表示进行增强。

本发明授权一种基于长短期记忆神经网络的教育资源多样化推荐方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于长短期记忆神经网络的教育资源多样化推荐方法，其特征在于，步骤包括： S1.获取学习者的历史学习资源信息，并将学习者进行划分； S2.基于划分的结果，进行学习者表征增强与知识点掌握建模； S3.基于学习者的知识点掌握程度，生成候选教育资源列表； S4.基于所述候选教育资源列表，计算教育资源相关性与多样性得分； S5.融合所述教育资源相关性与所述多样性得分，按最终分数从高到低为学习者推荐指定数量的教育资源； 所述S1包括：通过在线学习平台获取学习者的历史学习资源信息，将每一个学习者的学习资源信息按时间先后顺序组成序列，并对序列进行预处理，形成初始数据集；其中，将教育资源交互数量位于前5%的学习者划分为积极学习者，后95%的学习者划分为不积极学习者； 所述S2包括：采用序列增强方法对学习者表征进行增强，利用积极学习者的历史学习序列信息，步骤包括：从头部用户的序列中截取若干子序列，通过序列编码器对子序列进行编码，并通过训练一个增强器使子序列的表征不断接近于完整用户的表征；将增强后的学习者表征，与所述历史学习资源中提取的知识点嵌入拼接，输入到矩阵长短期记忆网络mLstm中对学习者的知识点掌握状态进行建模，获取学习者对所有知识点的掌握程度； 使用矩阵长短期记忆网络mLstm作为所述序列编码器；在训练增强器的过程中，采用课程学习策略，根据从积极学习者中学习知识的难度控制损失中每个用户的权重；在增强器训练完成之后，将不积极学习者的序列表征通过增强器，得到不积极学习者通过序列增强后的表征信息； 所述S4包括：从每个学习者的所述候选教育资源列表中获取每个学习者用户特征、教育资源特征以及知识点特征的嵌入，输入到双向长短期记忆网络中，学习上下文信息，从而获取整体学习者的每个教育资源的相关性得分；将每个学习者的候选教育资源列表按照知识点分类，获取知识点，教育资源及学习者的嵌入，输入学习多样性估计器中得到每个学习者的学习需求分布，并计算教育资源的边际多样性，将学习者的学习需求分布与教育资源的多样性差异做逐元素乘法得到教育资源的多样性得分； 所述学习多样性估计器为利用长短期记忆网络分别对每个知识点的学习者练习序列进行编码，得到每个知识点的学习者学习模式表示；然后利用注意力机制和多层感知机学习学习者对不同知识点的学习需求分布；最后利用概率覆盖函数计算每个练习的多样性增益。

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