基于大语言模型结构学习与知识表征的概念推荐方法

本发明公开了一种基于大语言模型结构学习与知识表征的概念推荐方法，属于概念推荐领域。本发明的方法首先获取学生账户在学习过程中的学习数据和概念知识图谱并进行预处理；使用预训练语言模型对大语言模型生成的增强文本进行文本编码，得到每个概念的最终隐藏向量，进而构建增强概念知识图谱，基于增强概念知识图谱以及双视角交叉图对比学习方法预训练GraphGPS概念编码器；由TabDDPM模型合成教育数据，用来预训练深度知识追踪模型；将问题嵌入、答案嵌入、结构感知的概念表示以及学生知识状态表示拼接，构成最终表示，进而得到编码序列后，预训练序列编码模型以及微调概念推荐矩阵，最终构成概念推荐模型，用于进行概念推荐。