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龙图腾网获悉中山大学申请的专利一种试题推荐模型的训练方法、试题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：CN118820596B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202410946794.4，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种试题推荐模型的训练方法、试题推荐方法及系统是由刘威;吕裕涵;邓文善;马俊;麦嘉升;余建兴;朱怀杰;印鉴设计研发完成，并于2024-07-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种试题推荐模型的训练方法、试题推荐方法及系统在说明书摘要公布了：本申请属于个性化推荐技术领域，公开了一种试题推荐模型的训练方法、试题推荐方法及系统，包括利用预设的多关系图卷积对多关系交互图中的每个节点进行增强，得到节点对应的增强嵌入表征；通过样本对交互关系表征进行对比学习不同学习者之间的偏好，构建学习者对比损失函数；通过对比学习试题的标签信息和做不好试题的学习者得到文本标签表征和试题表征，并根据文本标签表征和试题表征构建试题对比损失函数；构建学习者全做对试题损失函数和学习者做不好试题损失函数；根据学习者对比损失函数、试题对比损失函数、学习者全做对试题损失函数和学习者做不好试题损失函数进行模型训练，得到目标推荐模型。本申请提高个性化推荐的准确性和全面性。

本发明授权一种试题推荐模型的训练方法、试题推荐方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种试题推荐模型的训练方法，其特征在于，所述训练方法包括： 获取多关系交互图；所述多关系交互图是以试题和学习者为节点，以学习者做不好试题交互矩阵和学习者全做对试题交互矩阵为边构建得到的；所述学习者做不好试题交互矩阵表征学习者做错试题对应的至少一个知识点，所述学习者全做对试题交互矩阵表征学习者做对试题对应的所有知识点； 利用预设的多关系图卷积对所述多关系交互图中的每个所述节点进行增强，得到所述节点对应的增强嵌入表征；其中，所述增强嵌入表征包括学习者增强嵌入表征和试题增强嵌入表征； 根据所述学习者增强嵌入表征和所述试题增强嵌入表征构建不同的样本对交互关系表征，通过所述样本对交互关系表征进行对比学习不同学习者之间的偏好，构建学习者对比损失函数； 根据所述学习者增强嵌入表征，通过对比学习试题的标签信息和做不好试题的学习者得到文本标签表征和试题表征，并根据所述文本标签表征和所述试题表征构建试题对比损失函数； 根据所述学习者增强嵌入表征和所述试题增强嵌入表征，构建学习者全做对试题损失函数和学习者做不好试题损失函数； 根据所述学习者对比损失函数、所述试题对比损失函数、所述学习者全做对试题损失函数和所述学习者做不好试题损失函数进行模型训练，得到目标推荐模型。

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