基于人工智能的个性化学习路径推荐系统

本发明公开了基于人工智能的个性化学习路径推荐系统，涉及路径推荐技术领域，首先，系统采集学习者的多维度特征数据，构建个性化特征向量；其次，结合知识图谱建模和图神经网络技术，深入挖掘显性和隐性知识点关联；随后，利用序列推荐模型预测最优学习路径，确保知识点的合理排序；在学习过程中，系统结合实时交互数据，动态调整学习路径，并通过自适应优化算法不断优化推荐策略；最后，基于学习结果与行为数据，对学习路径的有效性进行评估，并通过反馈机制更新知识点权重与推荐策略，从而实现智能化、自适应的个性化学习推荐，本发明能够有效提升学习路径推荐的精准度和适应性，帮助学习者更高效地掌握知识，提高学习体验和效果。