基于认知画像的AI个性化辅导方法

本发明涉及数据建模技术领域，具体涉及基于认知画像的AI个性化辅导方法。通过多模态情绪驱动的隐式反馈动态加权，有效区分任务失误与情绪波动带来的行为偏差，显著提升潜在因子分解的输入质量和推荐匹配度；利用图卷积网络对多维行为指标进行结构化建模，深入捕捉指标间的交互关联，使系统能够敏锐地识别用户注意力分散或策略调整等微妙状态变化；通过历史画像与新输入信息的自适应融合，确保在用户从紧张到适应或从疲劳到恢复的过程中，画像更新既稳定又及时；最后通过画像—策略—反馈—再画像闭环机制，多模态情绪估计的鲁棒性和可解释性为整个系统提供可靠的动态信号，使个性化辅导可随着数据积累持续优化。