【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及内容选择，尤其涉及一种基于艾宾浩斯遗忘曲线的学习内容选择方法和系统。
技术介绍
1、艾宾浩斯遗忘曲线：记忆过程记忆的保持在时间上是不同的，有短期记忆和长期记忆两种。输入的信息在经过人的注意过程的学习后，便成为了人的短期记忆，但是如果不经过及时的复习，这些记住过的东西就会遗忘，而经过了及时的复习，这些短期记忆就会成为一种长期记忆，从而在大脑中保存着很长的时间。
2、随着互联网的技术发展，人们逐步实现了各种移动教学的目的，通过不同的智能移动端，在任何场合下通过互联网进行移动教学和学习，增加了学习和教育的方式和便捷度，因此移动教学被广泛的推广和利用。但是用户在进行学习内容选择时，通常对学习内容选择不够明确，导致了大量的时间浪费在学习内容选择上，并且用户难以平衡对已学习过的内容和未学习过的学习内容之间的学习先后顺序的选择，已学习过的内容未及时复习就会慢慢遗忘导致学习效果不好，若只复习已学习过的学习内容就会导致学习进度缓慢。
3、中国专利公开号cn114154061a公开了一种学习内容推荐方法及系统，包括以下步骤组成：获取用户学习信息浏览记录和学习记录数据，根据互联网以及线下进行用户资料收集获取，获取到大量用户的学习记录信息及对应的用户信息，然后对信息进行初步分类，同时筛分淘汰无用的用户信息；根据获取的用户浏览信息和当前学习记录，构建用户学习分类框架，将学习记录信息对应至用户信息；筛选获取用户信息的学习深度百分比，根据用户学习分类框架的内容，筛分用户信息的浏览学习内容的深度，并将用户深入学习百分比分为
4、由此可见，上述专利技术存在以下问题：仅根据用户浏览信息和当前学习记录，构建用户学习分类框架以推荐学习内容，未平衡新学习内容与已学过的学习内容，并且对学习内容的选择未考虑各学习内容的差异以及各用户学习能力的差异。
技术实现思路
1、为此，本专利技术提供一种基于艾宾浩斯遗忘曲线的学习内容选择方法和系统，用以克服现有技术中未平衡未学习内容与已学过的学习内容，并且对学习内容的选择未考虑各学习内容的差异以及各用户学习能力的差异的问题。
2、为实现上述目的，一方面，本专利技术提供一种基于艾宾浩斯遗忘曲线的学习内容选择方法，包括：
3、步骤s1，获取学习内容数据库，并基于所述学习内容数据库生成学习内容选择基础权重；其中，所述学习内容数据库中包括若干不同学习内容以及每一学习内容对应的基础信息；所述基础信息包括难度级别、重要级别以及在目标场景中各学习内容的出现频次；
4、步骤s2，基于艾宾浩斯遗忘曲线和所述学习内容选择基础权重生成第一内容选择推荐权重序列；
5、步骤s3，获取单个用户对各个学习内容的学习特征，并基于所述学习特征生成用于表征单个用户的第一参考值和用于表征单个学习内容的第二参考值；
6、步骤s4，基于所述第一参考值和所述第二参考值修正所述第一内容选择推荐权重序列以得到第二内容选择推荐权重序列；
7、步骤s5，根据所述第二内容选择推荐权重序列以及目标评价模型确定目标内容选择推荐权重序列；其中，所述目标评价模型用于评价用户对各学习内容的掌握程度。
8、进一步地，在所述步骤s1中，基于所述学习内容数据库生成学习内容选择基础权重，包括：
9、步骤s11，基于所述学习内容数据库中各学习内容的基础信息及各学习内容的设定学习顺序，确定各学习内容对应的第一学习特征值；
10、步骤s12，基于所述第一学习特征值生成各学习内容选择基础权重。
11、进一步地，所述步骤s2，包括：
12、步骤s21，基于艾宾浩斯遗忘曲线，获取若干关键时间节点以及各关键时间节点对应的关键权重；
13、步骤s22，根据所述各关键时间节点对应的关键权重、各学习内容以及所述学习内容选择基础权重确定学习内容选择关键权重；
14、步骤s23，根据若干所述关键时间节点以及所述学习内容选择关键权重生成当前时间点下的第一内容选择推荐权重序列。
15、进一步地，在所述步骤s3中，所述第一参考值通过以下步骤得到：
16、步骤s31，基于单个用户对已学习的学习内容的学习特征，获取各个学习内容对应的用户特征列表以及每一用户特征列表对应的用户特征值；
17、步骤s32，对各个学习内容对应的用户特征列表进行聚类，以获取若干聚类集；
18、步骤s33，将所述聚类集中最大数量的用户特征列表确定为候选用户特征列表；
19、步骤s34，根据所述候选用户特征列表对应的用户特征值确定第一参考值。
20、进一步地，在所述步骤s3中，所述第二参考值通过以下步骤得到：
21、步骤s35，基于单个用户对各个学习内容的学习特征的差异，获取各个学习内容对应的第二学习特征值；
22、步骤s36，根据所述第一学习特征值和所述第二学习特征值确定第二参考值。
23、进一步地，所述步骤s4，包括：
24、步骤s41，基于所述第一参考值和所述第二参考值确定关键参考值；
25、步骤s42，基于所述关键参考值修正所述第一内容选择推荐权重序列以得到第二内容选择推荐权重序列。
26、进一步地，所述步骤s5，包括：
27、步骤s51，将单个用户对各个学习内容的学习特征输入目标评价模型中，得到用户对各学习内容的关键掌握程度值；
28、步骤s52，基于所述第二内容选择推荐权重序列以及所述关键掌握程度值确定目标内容选择推荐权重序列。
29、进一步地，所述步骤s52，包括，
30、步骤s521，基于所述关键掌握程度值调整所述关键时间节点的数量，生成调整后的关键时间节点以及各关键时间节点对应的关键权重；
31、步骤s522，基于所述关键掌握程度值确定第三学习特征值，并基于所述第三学习特征值调整已学习的学习内容选择基础权重；
32、步骤s523，根据调整后的关键时间节点、各关键时间节点对应的关键权重以及调整后学习内容选择基础权重，执行所述步骤s22和s23，生成调整后的第一内容选择推荐权重序列；
33、步骤s524，基于所述调整后的第一内容选择推荐权重序列执行所述步骤s42得到调整后的第二内容选择推荐权重序列记为所述目标内容选择推荐权重序列。
34、进一步地，所述学习特征包括学习时长、学习时间、学习方式、测试成绩。
35、另一方面，本专利技术还提供一种学习内容选择系统，包括：
36、学习内容数据库；
37、基础权重生成模块，其与所述学习内容数据库相连，用于根据所述学习内容数据库生成学习内容选择基础权重；
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【技术保护点】
1.一种基于艾宾浩斯遗忘曲线的学习内容选择方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于艾宾浩斯遗忘曲线的学习内容选择方法，其特征在于，在所述步骤S1中，基于所述学习内容数据库生成学习内容选择基础权重，包括：
3.根据权利要求2所述的基于艾宾浩斯遗忘曲线的学习内容选择方法，其特征在于，所述步骤S2，包括：
4.根据权利要求3所述的基于艾宾浩斯遗忘曲线的学习内容选择方法，其特征在于，在所述步骤S3中，所述第一参考值通过以下步骤得到：
5.根据权利要求4所述的基于艾宾浩斯遗忘曲线的学习内容选择方法，其特征在于，在所述步骤S3中，所述第二参考值通过以下步骤得到：
6.根据权利要求5所述的基于艾宾浩斯遗忘曲线的学习内容选择方法，其特征在于，所述步骤S4，包括：
7.根据权利要求6所述的基于艾宾浩斯遗忘曲线的学习内容选择方法，其特征在于，所述步骤S5，包括：
8.根据权利要求7所述的基于艾宾浩斯遗忘曲线的学习内容选择方法，其特征在于，所述步骤S52，包括，
9.根据权利要求2所述的基于艾
10.一种学习内容选择系统，其采用权利要求1-9任一项所述的基于艾宾浩斯遗忘曲线的学习内容选择方法，其特征在于，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于艾宾浩斯遗忘曲线的学习内容选择方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于艾宾浩斯遗忘曲线的学习内容选择方法，其特征在于，在所述步骤s1中，基于所述学习内容数据库生成学习内容选择基础权重，包括：
3.根据权利要求2所述的基于艾宾浩斯遗忘曲线的学习内容选择方法，其特征在于，所述步骤s2，包括：
4.根据权利要求3所述的基于艾宾浩斯遗忘曲线的学习内容选择方法，其特征在于，在所述步骤s3中，所述第一参考值通过以下步骤得到：
5.根据权利要求4所述的基于艾宾浩斯遗忘曲线的学习内容选择方法，其特征在于，在所述步骤s3中，所述第二参考值通过以下步骤得...
【专利技术属性】
技术研发人员：黎国权，赵顺，朱晖，
申请(专利权)人：广东信聚丰科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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