一种多粒度学习路径推荐方法、设备、介质及产品

1.一种多粒度学习路径推荐方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的多粒度学习路径推荐方法，其特征在于，构建领域知识图谱模型、学习者模型和学习资源模型，具体包括：

3.根据权利要求1所述的多粒度学习路径推荐方法，其特征在于，根据所述领域知识图谱模型、所述学习者模型和所述学习资源模型基于结构层建模多粒度学习路径推荐问题的优化目标和约束条件，具体包括：

4.根据权利要求1所述的多粒度学习路径推荐方法，其特征在于，在所述学习者模型和所述学习资源模型的基础上，通过学习者-学习资源多维属性特征的关联计算，构造学习路径的适配度评价函数，以基于内容层建模多粒度学习路径推荐问题的优化目标，具体包括：

5.根据权利要求1所述的多粒度学习路径推荐方法，其特征在于，所述多粒度学习路径推荐问题的整合数学模型包括目标函数和约束条件；所述目标函数为：

6.根据权利要求1所述的多粒度学习路径推荐方法，其特征在于，基于改进蚁群算法对多粒度学习路径推荐问题的整合数学模型进行优化求解，得到最优学习路径，具体包括：

7.根据权利要求6所述的多粒度学习路径推荐方法，其特征在于，将所述输入数据输入改进蚁群算法中，并为每只蚂蚁构建多粒度学习路径的可行解，具体包括：

8.一种计算机设备，包括：存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序以实现权利要求1-7中任一项所述多粒度学习路径推荐方法的步骤。

9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-7中任一项所述多粒度学习路径推荐方法的步骤。

10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-7中任一项所述多粒度学习路径推荐方法的步骤。