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龙图腾网获悉广州华翰信息科技股份有限公司申请的专利基于用户行为分析的个性化学习推荐系统及方法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：CN118520156B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04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：202410699930.4，技术领域涉及：G06F16/9035；该发明授权基于用户行为分析的个性化学习推荐系统及方法是由周琦设计研发完成，并于2024-05-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于用户行为分析的个性化学习推荐系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于用户行为分析的个性化学习推荐系统及方法，涉及数据推荐技术领域，用于解决以往的学习系统中的试题库不区分学生知识掌握情况和需求，在系统中统一定期对试题库进行更新，导致学习进度高的学生无新题可做，学习效率低的学生跟不上题目更新速度，导致学生学习效率低下等问题，包括根据试题库数据利用逻辑回归算法将题目进行分类，根据学生数据利用模糊推理将学生分为学习效率高学生、学习效率适中学生和学习效率低学生，并根据学生分类为学生匹配不同类型的题目；通过收集学生反馈数据，根据学生反馈数据对学生重新进行分类。根据不同学生的学习效率和适应性推荐匹配并更新适应程度更高的题目，提高了学生的学习效率。

本发明授权基于用户行为分析的个性化学习推荐系统及方法在权利要求书中公布了：1.基于用户行为分析的个性化学习推荐方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤S1，收集试题库数据和学生数据； 步骤S2，根据试题库数据利用逻辑回归算法将题目进行分类，根据学生数据利用模糊推理将学生分为学习效率高学生、学习效率适中学生和学习效率低学生，并根据学生分类为学生匹配不同类型的题目； 步骤S3，收集学生行为数据，依据学生行为数据计算试题库更新时间，对于学习效率适中学生，深入收集其行为数据并计算不同类型题目推荐比例； 步骤S4，收集学生反馈数据，根据学生反馈数据利用与或筛选方法更新学生分类； 在步骤S2中，收集学生数据，即学生历史测试均分和学生使用软件时长，根据学生数据制定模糊规则对学生进行分类，具体步骤如下： 收集学生历史测试均分和学生使用软件时长将其定义为输入变量划分为不同的模糊集合； 将学生学习效率定义为输出变量，将其划分为模糊集合； 制定一组模糊规则用来描述不同的输入变量对输出变量的影响 根据模糊规则进行模糊推理，通过学生学习效率对学生进行分类； 在步骤S3中，收集学生行为数据，若当前学生被标记为学习效率适中学生，则行为数据包括试题库新题百分比，试题库题目作答率和异类题目正确比率；其他标记学生只收集试题库新题百分比和试题库题目作答率作为学生行为数据； 通过试题库新题百分比和试题库题目作答率计算试题库更新时间，具体步骤如下： 收集足量统一标记类型的学生，分别计算试题库新题百分比和试题库题目作答率合并为新题数据集和作答数据集，计算新题数据集平均值和作答数据集平均值分别作为新题阈值和作答阈值并标记为T和D； 收集当前学生试题库新题百分比和试题库题目作答率标记为t和d，计算和；通过和计算结果设置试题库更新时间规则，当时，设置缩短比例将原试题库更新时间乘以缩短比例得到新试题库更新时间；当和其中有一个为1，设置延伸比例将原试题库更新时间乘以延伸比例得到新试题库更新时间，其中，延伸比例为和中非1数值与1的和；当和都不为1时，延伸比例为与1的和； 根据异类题目正确比率来设置学习效率适中学生的不同类型题目推荐比例，在容易题和难题中分别随机选取相同数量的题目作为样本，将容易题正确率标记为r，难题正确率为h；计算难度比例系数，其中e为难度比例系数，将e：1-e作为难题和容易题的推荐比例； 在步骤S4中，学生反馈数据包括学生测试均分变化量和软件使用时长变化量，选择足量题目匹配后的学生作为学生样本并确保学生样本中含有每种标记类型的学生，选定单位时间收集学生样本中题目匹配前学生历史测试均分和软件使用时长，再以同样时间段选定单位时间收集学生样本中对应学生题目匹配后测试均分和软件使用时长； 将学生测试均分与对应学生历史测试均分作差得到学生测试均分变化量合并为均分变化数据集，得到时长变化数据集； 计算均分变化数据集平均值和时长变化数据集平均值分别标记为o和p；利用与或筛选方法更新学生分类；收集当前学生测试均分变化量和软件使用时长变化量；若当前学生测试均分变化量超过均分变化数据集平均值o且软件使用时长变化量超过时长变化数据集平均值p，则将当前学生更新标记为学习效率高学生；若当前学生测试均分变化量低于均分变化数据集平均值o且软件使用时长变化量低于时长变化数据集平均值p，则将当前学生更新标记为学习效率低学生；否则将当前学生更新标记为学习效率适中学生。

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