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专利摘要显示,在线学习平台的兴起推动了个性化学习资源推荐系统的发展。然而,现有的推荐算法未能充分适应用户兴趣和需求的动态变化,影响了推荐效果。为此,本文提出了一种基于特征提取与注意力机制的个性化学习推荐方法。首先利用卷积神经网络来捕捉学生的学习特征,随后通过Transformer架构及其多头注意力机制,建模技能间的依赖关系,增强了模型的表达能力。此外,引入位置编码技术,提升了处理时间序列数据的能力。最后,结合长短期记忆网络(LSTM),DynLearn‑Adapt可以动态跟踪学生知识状态的变化,包括遗忘效应,确保推荐结果能实时反映最新的学习进展。
本文源自金融界
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