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龙图腾网获悉山东科技大学申请的专利一种基于概率知识图谱与多目标优化的个性化学习路径推荐方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121212748B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511768713.7，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种基于概率知识图谱与多目标优化的个性化学习路径推荐方法是由崔焕庆;范菲;徐强;周升庆;董柯桢;吴庆龙;李代辉设计研发完成，并于2025-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于概率知识图谱与多目标优化的个性化学习路径推荐方法在说明书摘要公布了：一种基于概率知识图谱与多目标优化的个性化学习路径推荐方法，涉及人工智能技术领域，通过构建融合课程语义与先修概率的知识图谱，利用Transformer模型建模学习者兴趣轨迹，结合边权感知的图注意力网络捕捉课程深层关联；最终通过Pareto多目标优化动态平衡路径长度、学习者兴趣契合度等目标，推荐兼具知识连贯性与个性化的学习路径。

本发明授权一种基于概率知识图谱与多目标优化的个性化学习路径推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种基于概率知识图谱与多目标优化的个性化学习路径推荐方法，其特征在于，包括： S1.获取课程集合、开课学校、授课教师、学习者构成的实体集合； S2.根据实体集合构建关系集合； S3.根据实体集合及关系集合构建概率知识图谱； S4.根据概率知识图谱得到实体的表示向量、关系的表示向量、关系的法向量； S5.对实体的表示向量进行更新，得到实体的表示向量； S6.根据概率知识图谱构建课程知识图谱，根据课程知识图谱计算第个课程的最终表示向量； S7.计算每个学习者的最终表示向量，通过每个课程的最终表示向量及每个学习者的最终表示向量计算得到预测兴趣得分； S8.利用预测兴趣得分得到推荐结果； 步骤S1中从学堂在线平台采集个课程、个开课学校、个教师、个学习者，分别得到课程集合、开课学校集合、教师集合、学习者集合，，为第个课程，，，为第个开课学校，，，为第个教师，，，为第个学习者，，； 步骤S2中从学堂在线平台获取实体集合中开课学校与课程之间的开设关系、教师与课程之间的讲授关系及学习者与课程之间的学习关系，得到开课学校与课程之间的开设关系集、教师与课程之间的讲授关系集、学习者与课程之间的学习关系集，得到关系集合，，为从高校官网的计算机科学与技术专业培养方案中的获取的课程之间的先修关系集； 步骤S3包括如下步骤： S3-1.获取所高校计算机科学与技术专业的培养方案中课程之间的先修关系，通过公式计算得到第个课程是第个课程的先修课程的概率，，式中，为平滑因子，，，，为第所高校的权重，，为第所高校在软科世界一流学科排名中的位次，为衰减率参数； S3-2.构建概率知识图谱，其中为三元组的集合，为头实体，为尾实体，为头实体与尾实体之间的关系，，，； S3-3.通过公式计算得到关系存在的概率值，式中，为以为尾实体的三元组的数量，为所有教师讲授的课程门数的最大值，为所有学校课设的课程门数的最大值，为头实体已观看尾实体的视频数量，为尾实体包含的视频总数量，所有的概率值构成关系存在概率的集合； 步骤S6包括如下步骤： S6-1.从知识图谱中提取课程知识图谱，，，，，为三元组的集合中关系存在概率的集合； S6-2.取，； S6-3.将加1，通过公式计算得到第跳的实体集合，通过公式计算得到第跳实体集合对应的三元组集合； S6-4.通过公式计算得到注意力分数，式中为Softmax函数，为调整节点注意力和边权注意力的权重，为节点注意力，，为关系的Query投影矩阵，为关系的Key投影矩阵，及中各个元素值为区间内服从正态分布的随机数，为更新后的头实体的表示向量，为更新后的尾实体的表示向量，，为头实体是尾实体的先修课程的概率； S6-5.对于每个头实体，在三元组集合中所有以头实体的三元组中，选择注意力分数最大的前个三元组并放入集合中； S6-6.通过公式计算得到向量，式中，为Swish激活函数，为集合中关系的Value投影矩阵，的元素为从均值为0、标准差为的正态分布中随机采样生成，为更新后的集合中尾实体的表示向量； S6-7.判断是否等于，如果是，则执行步骤S6-8，如果否则返回执行步骤S6-3，为大于等于1的正整数； S6-8.通过公式计算第个课程的最终表示向量，。

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