一种基于自适应测试模型的题包组合推荐方法及装置

本发明提供一种基于自适应测试模型的题包组合推荐方法及装置，当接收到推荐请求时，获取用户的历史答题数据、基本信息和所有题目的属性信息并输入至自适应测试模型中进行处理，得到题包组合；输出题包组合并储存用户的答题数据；若输出题包组合的次数小于推荐次数，则返回确定新的题包组合并输出直至输出题包组合的次数等于推荐次数。本发明将题目推荐的过程定义为一个二元优化问题，即计算最优用户能力值和最优题目选择；并将计算的过程进行梯度近似，全局策略转化为贪心策略。基于梯度下降的贪心算法求出优化问题近似解，以此得到题包组合。本发明直接从各类数据和信息中学习，为用户推荐最优的题包组合，提高了推荐结果的准确性和推荐效率。