基于用户画像的教学资源个性化推荐系统

本发明提出了一种基于用户画像的教学资源个性化推荐系统，所述系统包括数据采集模块、多源异构数据处理模块、结构化数据模块、动态画像生成模块和资源推荐模块；通过多种方式采集幼儿行为数据，采用时空图神经网络进行多模态特征融合，结合动态时间规整算法和物理约束优化实现跨模态数据对齐；引入动态权重分配机制，通过时延互相关算法和实时特征相似度计算生成动态权重矩阵，结合教学大纲知识图谱和家长行为数据构建多维动态画像；系统实现了非结构化行为数据的精准量化，解决幼儿认知阶段快速跃迁的匹配难题，融合教育机构教学目标、幼儿发展特征和家长偏好进行资源推荐，提升资源推荐效果。