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龙图腾网获悉北京中科闻歌科技股份有限公司申请的专利融合大语言模型推理与多源轨迹信息的推荐方法和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：CN120994912B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202511306225.4，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权融合大语言模型推理与多源轨迹信息的推荐方法和系统是由郑召;郝艳妮;柳力多;曹家;罗引;王磊设计研发完成，并于2025-09-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合大语言模型推理与多源轨迹信息的推荐方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种融合大语言模型推理与多源轨迹信息的推荐方法和系统，方法包括：接收用户推荐请求后，先获取用户历史学习行为与静态属性信息，构建静态兴趣向量；结合已学知识点初始特征向量及知识图谱一阶邻居节点的图谱增强向量，生成显式与图谱扩展兴趣向量，融合得到用户兴趣向量；通过用户兴趣向量与未学知识点向量相似度分析和或大语言模型对用户关联信息的推理，筛选N个未学知识点形成候选集合；经先修知识点掌握度验证筛选目标知识点，排序后输出推荐结果。该方法提升推荐精准度与适配性，满足个性化学习需求。

本发明授权融合大语言模型推理与多源轨迹信息的推荐方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种融合大语言模型推理与多源轨迹信息的推荐方法，其特征在于，所述方法应用于在线教育平台的知识点推荐场景，在接收到用户发送的推荐请求时，执行如下步骤： S100，获取用户在目标学习平台的历史学习行为信息和静态属性信息，并基于获取的用户的历史学习行为信息和静态属性信息构建用户静态兴趣向量； S200，获取用户已学知识点的初始知识点特征向量，通过平均池化生成显式兴趣向量；基于已学知识点，从目标学习平台的知识图谱G中获取已学知识点的一阶邻居节点的图谱增强知识点向量，通过平均池化生成图谱扩展兴趣向量；其中，G=V，E，W，其中，V表示知识节点集合，E表示边集合，W表示边权重矩阵；G中各节点的特征表示为：将对应知识点的初始知识点特征向量输入图注意力网络后得到的图谱增强知识点向量；所述已学知识点的一阶邻居节点具体为与该已学知识点之间的边类型为先修关系边或语义相似边的一阶邻居节点； S300，对所述用户静态兴趣向量、所述显式兴趣向量和所述图谱扩展兴趣向量进行融合，生成用户兴趣向量； S400，基于所述用户兴趣向量与未学知识点的知识点向量的相似度分析，和或基于大语言模型对用户关联信息的分析，从全量用户未学知识点中获取用户需要学习的N个未学知识点，形成候选知识点集合；其中，所述用户关联信息至少包括用户历史学习行为信息、静态属性信息、已学知识点及学习目标； S500，基于用户兴趣向量、候选知识点的知识点向量、候选知识点的先修知识点的知识点向量以及已学知识点的历史行为特征，从候选知识点集合中筛选目标知识点集合； S600，对目标知识点集合中的目标知识点进行排序，输出排序结果作为推荐结果。

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