摘要
本发明涉及个性化推送技术领域,具体为一种个性化音乐教学内容推送系统,系统包括用户能力评估模块、教学内容匹配模块、学习路径规划模块、推送策略优化模块、行为分析与预测模块、教学效果反馈模块、动态调整与优化模块、个性化推荐模块。本发明,采用聚类算法、支持向量机、随机森林算法,精确评估学习者能力,K‑均值聚类和层次分析法,实现教学内容与能力匹配,Dijkstra算法和动态规划,设计个性化学习路径,Q学习与策略梯度方法,优化推送策略,长短期记忆网络和季节性分解时间序列,预测学习需求,利用项目反应理论、马尔可夫决策过程和贝叶斯网络,提高反馈调整精度,深度Q网络和蒙特卡洛树搜索,优化个性化推荐,增强教学效率和成果。
技术关键词
子模块
个性化学习路径
策略
蒙特卡洛树搜索
Dijkstra算法
长短期记忆网络
乐理知识
深度Q网络
动态规划算法
生成个性化推荐
教学
MonteCarlo方法
支持向量机算法
多阶段
周期性
动态规划方法
梯度方法
均值聚类算法
层次分析法
系统为您推荐了相关专利信息
中药药效物质
分布式存储系统
协作方法
生成可视化界面
数据采集层
供电控制装置
电压转换模块
模糊隶属度
可控开关
供电控制方法
矢量推进装置
平移误差
水下机器人
自动驾驶仪
推力
智能管理系统
能效
空分设备
混合卷积神经网络
粒子群优化算法