基于注意力机制与异构超图的在线课程推荐方法

一种基于注意力机制与异构超图的在线课程推荐方法，包括：采集在线教育平台数据与构建图结构，获取用户历史在线学习数据，构建异构超图结构，得到五类异构超图；采用异构超图卷积算子对五类异构超图中的顶点进行嵌入学习，通过超边与顶点之间的信息传递进行特征融合，得到异构超图嵌入特征；引入注意力机制，分别计算顶点与超边之间的重要性权重系数以及超边之间的注意力得分，动态调整节点信息聚合过程中的权重分布；将得到的异构超图嵌入特征与用户课程交互序列嵌入特征进行融合；对用户对目标课程的偏好程度进行预测，最终输出个性化课程推荐结果。本发明提升了推荐的个性化与准确性，解决了现有技术在建模多模态高阶关系时准确性不足的问题。