一种基于群体智能的教育内容推荐方法及系统

本发明公开了一种基于群体智能的教育内容推荐方法及系统包括，构建一个用户动态认知知识图谱，其中知识点节点的记忆强度属性基于认知遗忘模型并结合记忆稳固度进行动态衰减；在该知识图谱的边上定义利用信息素，并根据用户的遗忘状态或知识广度指标策略性地注入探索信息素；引导群体智能算法依据受双模态信息素共同影响的规则构建学习路径；最终确定最优路径并生成推荐；本发明通过深度融合认知科学模型与双模态信息素的群体智能算法，实现了对学习过程的精准干预和对知识探索的智能引导，显著提升了学习的稳固性、有效破除了信息茧房，并通过路径意图分析增强了推荐的可解释性。

《一种基于群体智能的教育内容推荐方法及系统》是一发明专利，专利号为 2025110025075，当前法律状态为已下证，由南京红尘风云数字科技有限公司提出申请，发明人为王锋;王爱弘，申请日期为2025-07-21，公开（公告）日期为2026-05-26，国际专利分类号（IPC）为 G06N 5/04 (2023.01)，高新资质：未报高企。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开了一种基于群体智能的教育内容推荐方法及系统包括，构建一个用户动态认知知识图谱，其中知识点节点的记忆强度属性基于认知遗忘模型并结合记忆稳固度进行动态衰减；在该知识图谱的边上定义利用信息素，并根据用户的遗忘状态或知识广度指标策略性地注入探索信息素；引导群体智能算法依据受双模态信息素共同影响的规则构建学习路径；最终确定最优路径并生成推荐；本发明通过深度融合认知科学模型与双模态信息素的群体智能算法，实现了对学习过程的精准干预和对知识探索的智能引导，显著提升了学习的稳固性、有效破除了信息茧房，并通过路径意图分析增强了推荐的可解释性。

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