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龙图腾网获悉泰山学院申请的专利基于大数据的学习资源推荐方法及系统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：CN120086450B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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：202510587447.1，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权基于大数据的学习资源推荐方法及系统是由王霞;李芳;冯玲;段西强;田雪;栾云才;乔录玲设计研发完成，并于2025-05-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大数据的学习资源推荐方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于大数据的学习资源推荐方法及系统，属于资源推荐技术领域，方法包括：学习数据采集、学习数据预处理、学生聚类、学生聚类模型参数寻优和生成学习资源推荐列表。本方案基于双重邻域集合计算邻域累积局部密度，根据邻居交集中的数据数量进行数据划分并完成凝聚型数据的分簇，引入近邻亲和度计算综合关联强度，完成游离型数据的分簇，并根据簇间融合度优化簇结构；基于适应度值计算每个探索位置的质量，构建优选集合并计算每个探索位置在每个维度上的影响力，基于参数搜索空间的上下限和影响力更新每个探索位置，找到最优的学生聚类模型参数，从而准确地为不同学生提供合适的学习资源，提高了学习资源推荐的准确性和有效性。

本发明授权基于大数据的学习资源推荐方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于大数据的学习资源推荐方法，其特征在于：该方法包括以下步骤： 步骤S1：学习数据采集；采集历史学生学习数据、实时学生学习数据和学习资源元数据； 步骤S2：学习数据预处理； 步骤S3：学生聚类； 步骤S4：学生聚类模型参数寻优； 步骤S5：生成学习资源推荐列表；将学生学习数据集合输入至基于最优参数构建的学生聚类模型中进行聚类处理，基于输出的聚类结果，构建待推荐资源集合，计算每个资源ID的推荐值，并生成学习资源推荐列表； 在步骤S3中包括步骤S321：数据划分；基于学生学习数据集合除初始聚类中心之外的数据构建待分配数据集合，计算待分配数据集合中的每个数据与每个初始聚类中心之间的邻居交集和邻居交集中的数据数量，若存在至少一个初始聚类中心，使得xa与xm之间的邻居交集中的数据数量，则将xa划分为凝聚型数据；否则，将xa划分为游离型数据；其中，xa是待分配数据集合中的第a个数据，xm是第m个初始聚类中心，a和m分别是数据索引和初始聚类中心索引，是xa与xm之间的邻居交集，是中的数据数量，K是最近邻数量。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人泰山学院，其通讯地址为：271000 山东省泰安市岱岳区东岳大街525号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。