一种基于自适应测试模型的题包组合推荐方法及装置
技术特征:
1.一种基于自适应测试模型的题包组合推荐方法,其特征在于,所述方法包括:
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,基于样本答题数据、样本信息和样本题目训练机器学习模型得到第二推荐模型的过程,包括:
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,对所述第二推荐模型进行优化得到所述第一推荐模型的过程,包括:
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,对所述第一推荐模型进行优化得到所述自适应测试模型的过程,包括:
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述利用所述当前选题参数、每一所述目标题目的属性信息和加权选题公式,计算得到包含多个待推荐题目的题包组合,包括:
6.一种基于自适应测试模型的题包组合推荐装置,其特征在于,所述装置包括:
7.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,还包括:
8.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,还包括:
9.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,还包括:
10.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,所述自适应测试模型具体用于:
技术总结
本发明提供一种基于自适应测试模型的题包组合推荐方法及装置,当接收到推荐请求时,获取用户的历史答题数据、基本信息和所有题目的属性信息并输入至自适应测试模型中进行处理,得到题包组合;输出题包组合并储存用户的答题数据;若输出题包组合的次数小于推荐次数,则返回确定新的题包组合并输出直至输出题包组合的次数等于推荐次数。本发明将题目推荐的过程定义为一个二元优化问题,即计算最优用户能力值和最优题目选择;并将计算的过程进行梯度近似,全局策略转化为贪心策略。基于梯度下降的贪心算法求出优化问题近似解,以此得到题包组合。本发明直接从各类数据和信息中学习,为用户推荐最优的题包组合,提高了推荐结果的准确性和推荐效率。
技术研发人员:刘淇,陈恩红,于峻浩,黄振亚,庄严
受保护的技术使用者:中国科学技术大学
技术研发日:
技术公布日:2024/11/18
文档序号 :
【 40050600 】
技术研发人员:刘淇,陈恩红,于峻浩,黄振亚,庄严
技术所有人:中国科学技术大学
备 注:该技术已申请专利,仅供学习研究,如用于商业用途,请联系技术所有人。
声 明 :此信息收集于网络,如果你是此专利的发明人不想本网站收录此信息请联系我们,我们会在第一时间删除
技术研发人员:刘淇,陈恩红,于峻浩,黄振亚,庄严
技术所有人:中国科学技术大学
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