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龙图腾网获悉杭州电子科技大学;杭州言实科技有限公司申请的专利基于二分图投影和node2vec的课程推荐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：CN114254199B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202111578447.3，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权基于二分图投影和node2vec的课程推荐方法是由徐晓滨;旷琳岚;冯静;侯平智;李勇设计研发完成，并于2021-12-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于二分图投影和node2vec的课程推荐方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于二分图投影和node2vec的课程推荐方法。本发明首先获取来自在线教育学生选课数据，并且对该数据进行编码，并用二分图来描述选课信息，通过实际链接情况划分训练集和测试集。获取和课程相关的加权投影矩阵。接着调用node2vec算法模型生成和课程，学生节点有关的最佳网络节点特征表示，通过已经求得的学生节点和课程节点的特征向量，获取链接特征向量，并根据已知的学生‑课程二分图的链接设置标签。并通过逻辑回归模型进行训练和预测，得到较高的推荐准确率。

本发明授权基于二分图投影和node2vec的课程推荐方法在权利要求书中公布了：1.基于二分图投影和node2vec的课程推荐方法，其特征在于包括： 步骤1：学生‑课程二分图构建； 步骤2：数据集划分步骤3：学生‑课程二分图加权投影； 步骤4：基于node2vec的学生与课程的节点特征表示； 步骤5：学生‑课程链接特征提取； 步骤6：基于逻辑回归的二分器模型的训练以及评估； 步骤1包括： 1‑1、在在线教育学生选课数据中提取学生和课程以及学生选课的相关信息； 1‑2、将学生信息作为一类节点，课程信息作为一类节点，选课信息作为链接关系，构建学生‑课程二分图； 步骤2包括： 2‑1、建立学生‑课程测试二分图； 2‑2、建立学生‑课程测试样本； 2‑3、建立学生‑课程训练二分图； 2‑4、建立学生‑课程训练样本； 步骤3包括： 3‑1、提取学生节点中的共同选课关系，构建学生加权投影图，权重为共同选课的数量； 3‑2、提取课程节点中的共同选课关系，构建课程加权投影图，权重同时选择两门课程的学生的数量； 步骤4包括： 4‑1、获取基于二阶随机游走的节点邻接序列； 4‑2、采用skip‑gram模型学习随机游走序列的向量表示； 4‑3、获取课程节点向量表示，获取学生节点向量表示； 步骤5具体包括： 5‑1、计算学生‑课程链接的向量表示； 5‑2、设置学生‑课程链接的向量表示的标签属性，学生‑课程二分图中边对应的向量表示标签属性为1，否则为0； 步骤6具体包括： 6‑1、逻辑回归二分类模型构建与训练； 6‑2、将训练集输入逻辑回归模型进行训练，训练完毕后，通过acc对测试集的结果进行评估。

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