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龙图腾网获悉安徽教育网络出版有限公司申请的专利一种改进图神经网络的在线教育资源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：CN120873292B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202510997665.2，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种改进图神经网络的在线教育资源推荐方法及系统是由汪琳;吴晓东;唐敏;李勇军;胡美娇设计研发完成，并于2025-07-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种改进图神经网络的在线教育资源推荐方法及系统在说明书摘要公布了：本申请实施例提供了一种改进图神经网络的在线教育资源推荐方法及系统，在方法中，基于教育资源、学员学习能力和资源知识点生成多路径异构图，在图神经网络中引入多路径异构图，构建用于预测学员偏好的推荐模型，推荐模型包括时序特征模块和图神经网络模块；在图神经网络模块中，路径感知卷积层针对多路径异构图中不同类型节点和边，构建类型转换矩阵，对不同路径分别进行卷积操作，聚合相邻节点的特征；特征融合层将经过处理的异构节点特征通过跨模态映射矩阵转换至统一空间，得到节点表示；利用推荐模型向学员推荐教育资源。本申请更贴合在线教育场景中知识储备衰减、学习能力动态变化及多维度关联的特性，提升了推荐结果的针对性与有效性。

本发明授权一种改进图神经网络的在线教育资源推荐方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种改进图神经网络的在线教育资源推荐方法，其特征在于，包括以下步骤： 基于教育资源、学员学习能力和资源知识点生成多路径异构图，在图神经网络中引入多路径异构图，构建用于预测学员偏好的推荐模型，推荐模型包括时序特征模块和图神经网络模块，异构图中各节点之间的边用于表示教育资源、学员学习能力和资源知识点之间的交互关系； 在时序特征模块中，对学员时序学习数据进行处理，提取关键信息，引入衰减系数，根据时间间隔计算知识储备量的衰减量，并根据学员近期学习任务的完成情况动态更新学习速度，得到学员的知识储备量特征和学习速度特征；基于时序特征模块输出的知识储备量特征和学习速度特征对多路径异构图进行重建； 在图神经网络模块中，路径感知卷积层针对多路径异构图中不同类型节点和边，构建类型转换矩阵，对不同路径分别进行卷积操作，聚合相邻节点的特征，同时通过边类型掩码矩阵过滤与学员当前能力不匹配的边；在时序-结构融合注意力层引入时序衰减因子，为不同路径和时间间隔的边分配动态注意力权重；特征融合层将经过处理的异构节点特征通过跨模态映射矩阵转换至统一空间，得到节点表示； 利用训练好的推荐模型，将节点表示作为推荐模型的输入，预测学员偏好，并基于学员偏好向学员推荐教育资源。

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