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本发明涉及人工智能技术领域,特别涉及一种基于动态权值的多模型融合的课程推荐方法和存储设备。所述一种基于动态权值的多模型融合的课程推荐方法,包括步骤:数据采集模块采集目标数据;模型构建模块根据所述目标数据构建不同模型;模型融合模块计算不同模型的融合权值,根据不同模型的融合权值计算得模型融合结果;内容推荐模块根据模型融合结果进行不同课程推荐。该方法中,融合了不同的模型的同时对于每个模型的融合权值并非固定的,而是进行动态计算的,也就是说对于不同的场景下,同一个模型的融合权值可能是不一样的,如此确保了不
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113987334 A
(43)申请公布日 2022.01.28
(21)申请号 202111130459.X G06F 40/289 (2020.01)
(22)申请日
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