[发明专利]一种基于关联规则和动态路径规划的学习方法及装置在审
| 申请号： | 202310702134.7 | 申请日： | 2023-06-13 |
| 公开（公告）号： | CN116955443A | 公开（公告）日： | 2023-10-27 |
| 发明（设计）人： | 张准;王一辰;黄俊鹏;苏俊杰;马琼雄;蔡依炼 | 申请（专利权）人： | 华南师范大学 |
| 主分类号： | G06F16/2458 | 分类号： | G06F16/2458;G06F16/901;G06F18/23;G06F18/22;G06N3/0442;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州骏思知识产权代理有限公司 44425 | 代理人： | 吴静芝 |
| 地址： | 510006 广东省广州市番禺区*** | 国省代码： | 广东;44 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明涉及一种基于关联规则和动态路径规划的学习方法及装置，其中一种基于关联规则和动态路径规划的学习方法通过LSTM与门机制改进了现有的神经网络模型，通过控制记忆与遗忘来防止梯度爆炸和梯度消失问题。先计算当前学习者与对应用户群体之间的相似度和关联度关系，再将此相似和关联度关系作为LSTM的先验数据对学习者的学习路径进行最优规划，并结合知识图谱生成当前学习者的最优用户学习路径，并由于引入了门机制，可以将当前时刻之前的特征对下一时刻状态的影响予以保留，使得生成用户的下一学习状态更加精准，长时间的路径预测结果更加准确，得到的学习路径更加完善。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 关联 规则 动态 路径 规划 学习方法 装置 | ||
【主权项】：
暂无信息
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