公开(公告)号：CN114154918A

公开(公告)日：2022-03-08

申请号：CN202111624550.7

申请日：2021-12-28

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 刘铁园 ,  陈艺 ,  沈宏杰 ,  卢鹏澳 ,  宋跃

IPC: G06Q10/06 ,  G06Q50/20 ,  G06V40/10 ,  G06V40/16 ,  G06V10/40 ,  G06V10/12 ,  H04N7/18

Abstract: 本发明属于教学评估技术领域，具体涉及一种课堂教学质量分析评估系统及方法，包括第一摄像单元和第二摄像单元，所述第一摄像单元和第二摄像单元信号连接有控制单元，所述控制单元信号连接有信息储存单元和教学管理端口，所述第一摄像单元内置有第一摄像模块和第一声音接收模块，所述第二摄像单元内置有第二摄像模块和第二声音接收模块，所述控制单元内置有面部捕捉模块和人物捕捉模块。

公开(公告)号：CN115098770A

公开(公告)日：2022-09-23

申请号：CN202210640457.3

申请日：2022-06-07

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 常亮 ,  陈艺 ,  刘铁园

IPC: G06F16/9535 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明提供了融合强化学习和知识图谱链路传播的在线课程推荐方法，本发明基于知识图谱与人工智能领域等方面的技术，包含信息采集模块，强化学习模块，数据处理模块和推荐模块。本发明通过路径信息丰富用户的嵌入式表达，并使用强化学习模块来辅助课程推荐系统，最终对用户提供更加精准的课程推荐。我们通过如下几个方面来提升课程推荐的准确率。首先，利用强化学习模块对用户的交互信息去噪，并得到用户对不同课程的兴趣因子。其次，使用携带用户目的性的隐含的链路传播信息与对应课程的兴趣因子丰富用户嵌入式表达，这使得用户的嵌入式表达更加准确且全面，最终实现提升课程推荐系统准确率的效果。

公开(公告)号：CN116501970A

公开(公告)日：2023-07-28

申请号：CN202310482787.9

申请日：2023-05-03

Applicant: 桂林电子科技大学 ,  桂林慧谷人工智能产业技术研究院

Inventor： 常亮 ,  陈艺 ,  刘铁园

IPC: G06F16/9535 ,  G06F16/36 ,  G06Q50/20 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明提供了一种适用于在线教育平台的课程推荐的方法，当前的课程推荐系统仅仅从课程这一维度去分析用户是否感兴趣，忽略了用户与课程交互过程中隐藏在其中的用户与视频的交互信息、用户对相关知识点的交互信息，用户本身的背景属性等等。本方法提出了一种基于知识图谱和卷积的在线课程推荐方法，该模型首先使用特征提取模块将用户历史交互信息和课程领域的特征信息提取并转换为嵌入向量，并将这些向量融合到知识图谱中，以生成用户和课程的嵌入表达式，最后通过消息传播算法将这些信息传递给相邻节点，得到用户和课程的最终嵌入向量，进行推荐。这个方法更加细粒度地考虑了用户的偏好和课程的特征，提升了模型的性能。