[发明专利]一种基于深度学习的适应性学习系统和方法在审
| 申请号： | 202010199603.4 | 申请日： | 2020-03-20 |
| 公开（公告）号： | CN111401525A | 公开（公告）日： | 2020-07-10 |
| 发明（设计）人： | 陈家峰;李书兵 | 申请（专利权）人： | 珠海读书郎网络教育有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06K9/62 |
| 代理公司： | 长沙轩荣专利代理有限公司 43235 | 代理人： | 黄艺平 |
| 地址： | 519000 广东省珠海市高新*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的适应性学习系统和方法：针对线学习平台数量的增多，学习资源形式也越来越多样化，设计开发基于深度学习的适应性学习系统和方法，通过设计基于互信息特征选择模型(MIFS)的深度神经网络输入优化策略，建立了学习者‑资源二部图关联模型下的输出直观化描述，其次利用深度神经网络训练获得资源推荐模型，实现个性化学习资源推荐。利用深度学习算法对数据适应性强、处理性能好等特点，将其用于学习者偏好、学习者的特征类型等方面的分析研究，对学习者偏好的预测准确度高，进而改善学习者在线学习的体验与效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 适应性 系统 方法 | ||
【主权项】：
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