基于人工智能的个性化教育推荐方法及系统

本发明公开了基于人工智能的个性化教育推荐方法及系统，涉及人工智能与教育推荐技术领域，包括采集多模态数据，通过DST证据组合公式进行数据融合，结合调整因子进行优化后，得到连续向量；基于连续向量，计算关联强度、推荐优先级以及驱动分数，结合用户行为数据生成初始推荐评分后进行优化，得到最终推荐评分；整合推荐优先级、驱动分数和最终推荐评分，构建特征向量，并定义为主效应特征向量后，计算交互效应特征向量，融合主效与交互效应特征向量，并计算排序分数，得到最终推荐列表；通过可视化界面对数据进行展示，并通过数据库进行数据存储。本发明不仅增强了情绪识别的鲁棒性，也提升了教育资源推荐的精准度与时效性。