一种基于知识图谱和强化学习的个性化试题推荐方法

本发明公开了一种基于知识图谱和强化学习的个性化试题推荐方法，通过构建用户答题交互知识图谱和强化学习模型，将用户的学习行为数据、知识点掌握情况以及偏好题型输入建立好的强化学习模型，生成推荐题目列表；强化学习模型包含时序特征、语义关联及学习需求预测的多维度状态表示，提出融合即时反馈、长期效果及探索激励的三重奖励机制，并开发自适应遗忘模型优化复习策略。本发明采用知识点递进关系网络实现科学进阶，适用于课程学习机制平衡探索与利用，个性化记忆曲线提升复习效率。