基于识别分析的多媒体教学资源知识图谱生成方法及系统.pdf

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1、(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 202410064637.0(22)申请日 2024.01.17(71)申请人 广东讯飞启明科技发展有限公司地址 510000 广东省广州市黄埔区科学城天丰路3号401房(72)发明人 朱先永曹雪峰邹月荣陈尚福(74)专利代理机构 广州一锐专利代理有限公司 44369专利代理师 周升铭(51)Int.Cl.G06F 16/483(2019.01)G06F 40/295(2020.01)G06N 3/0442(2023.01)G06N 3/045(2023.01)G06N 3/0464(2023.0。

2、1)G06N 3/08(2023.01)G06N 5/02(2023.01)G06F 16/33(2019.01)G06F 16/36(2019.01)G06F 16/45(2019.01)G06F 16/901(2019.01)G06F 16/906(2019.01)(54)发明名称基于识别分析的多媒体教学资源知识图谱生成方法及系统(57)摘要本发明涉及知识图谱技术领域，具体为基于识别分析的多媒体教学资源知识图谱生成方法及系统，包括以下步骤：基于多模态资源，采用卷积神经网络算法进行图像的特征提取，并采用循环神经网络方法进行音频特征提取，生成初步特征向量集。本发明中，通过采用多模态资源进行特征。

3、提取，确保从图像与音频多方面获取的信息全面性，结合卷积神经网络与循环神经网络深度挖掘图像和音频特征，通过注意力机制动态调整模态特征权重，增强关键信息抽取，对资源关系优化，使用生成对抗网络提升关系抽取准确性，结合深度增强学习，赋予知识图谱动态更新能力，保持图谱内容与资源同步，并生成智能化的多媒体教学资源推荐系统，优化用户体验。权利要求书4页 说明书17页 附图6页CN 117573904 A2024.02.20CN 117573904 A1.基于识别分析的多媒体教学资源知识图谱生成方法，其特征在于，包括以下步骤：基于多模态资源，采用卷积神经网络算法进行图像的特征提取，并采用循环神经网络方法进行音。

4、频特征提取，生成初步特征向量集；基于所述初步特征向量集，采用注意力机制方法动态地调整模态特征的权重，进行特征权重优化，生成优化后的特征向量集；利用所述优化后的特征向量集，结合识别分析技术，进行资源关系的抽取，并构建初步知识图谱；基于所述初步知识图谱，采用生成对抗网络算法优化资源关系，提高关系抽取的精度，并进行知识图谱的再构建，生成优化后的知识图谱；基于所述优化后的知识图谱，采用深度增强学习技术，自动学习知识图谱中实体之间的动态关系，并进行知识图谱的动态更新，生成具有动态更新能力的知识图谱；根据所述具有动态更新能力的知识图谱，设计并采用深度增强学习方法，优化资源推荐系统，提高资源利用效率和用户体。

5、验，生成智能化的多媒体教学资源推荐系统；所述初步特征向量集具体为从多模态资源中抽取的原始特征组合，包括图像的像素强度、色彩分布、形状信息，以及音频的频率、节奏、强度特征，所述注意力机制具体指根据特征的重要性，为其分配权重，所述初步知识图谱包括实体、属性、关系，所述智能化的多媒体教学资源推荐系统包括用户行为分析、内容分析、上下文感知模块。2.根据权利要求1所述的基于识别分析的多媒体教学资源知识图谱生成方法，其特征在于，基于多模态资源，采用卷积神经网络算法进行图像的特征提取，并采用循环神经网络方法进行音频特征提取，生成初步特征向量集的步骤具体为：基于多模态资源，采用数据清洗算法，进行归一化、降噪，。

6、生成预处理后的多模态资源集，所述预处理后的多模态资源集包括预处理后的图像资源和预处理后的音频资源；基于所述预处理后的图像资源，采用卷积神经网络，进行深度特征提取，并进行编码，生成图像深度特征向量集；基于所述预处理后的音频资源，采用傅里叶变换，进行频谱转换，并进行可视化，生成音频频谱图集；基于所述音频频谱图集，采用循环神经网络，进行音频特征提取，并进行编码，生成音频特征向量集；将所述图像深度特征向量集和音频特征向量集进行合并，并进行向量化，生成初步特征向量集；所述预处理包括图像的大小调整、音频的背景噪声减少，所述深度特征提取具体指利用多层卷积层和池化层提取图像的纹理、形状和模式，所述频谱转换具体。

7、为将音频信号转换为频率域表示，所述音频特征提取具体指捕捉音频数据中的时间序列信息，所述合并具体指将图像和音频的特征向量进行拼接或相加。3.根据权利要求1所述的基于识别分析的多媒体教学资源知识图谱生成方法，其特征在于，基于所述初步特征向量集，采用注意力机制方法动态地调整模态特征的权重，进行特征权重优化，生成优化后的特征向量集的步骤具体为：对所述初步特征向量集进行方差分析，采用统计方法，进行特征重要性评估，并进行排序，生成特征重要性评分；权利要求书1/4 页2CN 117573904 A2基于所述特征重要性评分，采用注意力机制算法，进行动态权重调整，并进行优化，生成权重调整因子集；将所述初步特征向。

8、量集与权重调整因子集进行融合，并采用点乘操作，进行加权合并，生成加权特征向量集；对所述加权特征向量集进行处理，采用降维算法，进行数据压缩，并进行归一化，生成优化后的特征向量集；所述特征重要性评估具体指计算每个特征的方差，所述动态权重调整具体为根据每个特征的重要性动态分配其权重，所述加权合并具体指用调整后的权重更新特征向量，所述数据压缩具体为减少特征向量的维度。4.根据权利要求1所述的基于识别分析的多媒体教学资源知识图谱生成方法，其特征在于，利用所述优化后的特征向量集，结合识别分析技术，进行资源关系的抽取，并构建初步知识图谱的步骤具体为：基于所述优化后的特征向量集，采用聚类算法，进行数据分组，并。

9、进行分析，生成资源聚类结果；对所述资源聚类结果进行处理，采用依存关系分析，进行内部关系识别，并进行分类，生成初步的资源关系集；基于所述初步的资源关系集，定义实体和关系，采用实体关系模型构建技术，进行模型构建，并进行验证，生成实体关系模型；将所述实体关系模型进行转换，采用图数据库技术，进行知识图谱构建，并进行优化，生成初步知识图谱；所述依存关系分析包括深度句法分析、实体依存图构建，所述实体关系模型构建技术具体指实体标识、关系定义和属性分类，所述图数据库技术包括节点创建、边缘建立和属性定义。5.根据权利要求1所述的基于识别分析的多媒体教学资源知识图谱生成方法，其特征在于，基于所述初步知识图谱，采用。

10、生成对抗网络算法优化资源关系，提高关系抽取的精度，并进行知识图谱的再构建，生成优化后的知识图谱的步骤具体为：基于所述初步知识图谱，采用图结构分析方法，对资源关系进行评估与梳理，生成资源关系评估报告；基于所述资源关系评估报告，采用生成对抗网络，进行资源关系的模拟，生成模拟资源关系数据；对比所述模拟资源关系数据与初步知识图谱中的实际数据，采用误差回归分析，进行数据校准，生成校准后的资源关系数据；基于所述校准后的资源关系数据，采用图论优化技术，进行知识图谱的再构建与结构优化，生成优化后的知识图谱；所述图结构分析具体为边缘检测、节点连接度分析和权重估计，所述生成对抗网络具体为循环生成对抗网络，所述误差。

11、回归分析包括线性回归、多项式回归和逻辑回归，所述图论优化技术具体指最短路径算法、最大流最小切割算法。6.根据权利要求1所述的基于识别分析的多媒体教学资源知识图谱生成方法，其特征在于，基于所述优化后的知识图谱，采用深度增强学习技术，自动学习知识图谱中实体之间权利要求书2/4 页3CN 117573904 A3的动态关系，并进行知识图谱的动态更新，生成具有动态更新能力的知识图谱的步骤具体为：基于所述优化后的知识图谱，采用图嵌入技术，对实体关系进行向量化，生成实体关系向量；基于所述实体关系向量，采用深度增强学习技术，学习实体的动态关系，生成动态关系预测模型；根据所述动态关系预测模型，采用实时数据处理。

12、技术，监测实体交互，生成实体交互数据；结合所述实体交互数据，采用知识图谱动态更新算法，进行图谱实时更新，生成具有动态更新能力的知识图谱；所述图嵌入技术具体为节点嵌入和结构嵌入，所述实时数据处理技术包括数据流处理、事件驱动处理和批处理，所述知识图谱动态更新算法具体指增量更新算法和权重调整算法。7.根据权利要求1所述的基于识别分析的多媒体教学资源知识图谱生成方法，其特征在于，根据所述具有动态更新能力的知识图谱，设计并采用深度增强学习方法，优化资源推荐系统，提高资源利用效率和用户体验，生成智能化的多媒体教学资源推荐系统的步骤具体为：基于所述具有动态更新能力的知识图谱，采用用户画像技术，分析用户需求，。

13、生成用户画像数据；根据所述用户画像数据，采用深度学习推荐算法，匹配资源，生成初步资源推荐列表；基于所述初步资源推荐列表，采用多臂老虎机算法，调整推荐资源，生成优化后的资源推荐列表；结合所述优化后的资源推荐列表，采用深度增强学习方法，优化推荐系统，生成智能化的多媒体教学资源推荐系统；所述用户画像技术具体为用户行为分析、用户兴趣建模和用户偏好评分，所述深度学习推荐算法具体为卷积神经网络和递归神经网络，所述多臂老虎机算法具体指上置信界限和Thompson抽样，所述深度增强学习方法具体为策略梯度方法和价值函数近似。8.基于识别分析的多媒体教学资源知识图谱生成系统，其特征在于，根据权利要求17任一项所述。

14、的基于识别分析的多媒体教学资源知识图谱生成方法，所述系统包括资源预处理模块、特征提取与优化模块、聚类与实体关系模型构建模块、知识图谱结构优化与生成模块、实体动态关系学习与图谱更新模块、推荐系统模块、用户画像模块。9.根据权利要求8所述的基于识别分析的多媒体教学资源知识图谱生成系统，其特征在于，所述资源预处理模块基于多模态资源，采用数据清洗算法，将数据进行归一化和降噪，生成预处理后的多模态资源集；所述特征提取与优化模块基于预处理后的多模态资源集，采用卷积神经网络和循环神经网络提取深度特征，利用主成分分析降维算法，对提取出的特征进行数据压缩和归一化，生成优化后的特征向量集；所述聚类与实体关系模型构。

15、建模块基于优化后的特征向量集，采用Kmeans聚类算法进行数据分组，并通过依存关系分析识别分组内部关系，采用实体关系模型构建技术构建权利要求书3/4 页4CN 117573904 A4模型，生成实体关系模型；所述知识图谱结构优化与生成模块基于实体关系模型，应用图数据库技术将模型转为知识图谱，并进行结构优化，生成初步知识图谱；所述实体动态关系学习与图谱更新模块基于初步知识图谱，应用深度强化学习方法学习实体之间的动态关系，并通过实时数据处理技术，监测实体之间的交互行为，实时更新图谱，生成具有动态更新能力的知识图谱；所述推荐系统模块基于具有动态更新能力的知识图谱，利用深度学习推荐算法对用户需求进行资。

16、源匹配，生成智能化的多媒体教学资源推荐系统；所述用户画像模块基于智能化的多媒体教学资源推荐系统，应用用户画像技术，对用户需求进行深入分析，生成用户画像数据；所述预处理后的多模态资源集包括归一化、降噪后的图像和音频数据，所述优化后的特征向量集包括图像深度特征向量集和音频特征向量集，所述实体关系模型具体指定义了实体和关系，并进行模型构建和验证后的模型，所述初步知识图谱具体为经过转换和优化后的图谱结构，所述具有动态更新能力的知识图谱具体指能够根据实体间的交互行为进行动态更新的知识图谱，所述智能化的多媒体教学资源推荐系统指通过深度学习对用户需求进行分析，提供多媒体教学资源推荐的系统，所述用户画像数据包。

17、括用户的基本信息、学习行为、学习偏好。10.根据权利要求8所述的基于识别分析的多媒体教学资源知识图谱生成系统，其特征在于，所述资源预处理模块包括图像资源预处理子模块、音频资源预处理子模块、资源集合并子模块；所述特征提取与优化模块包括深度特征提取子模块、动态权重调整子模块、数据压缩归一化子模块；所述聚类与实体关系模型构建模块包括聚类分析子模块、内部关系识别子模块、实体关系模型构建子模块；所述知识图谱结构优化与生成模块包括资源关系梳理子模块、模拟资源关系数据子模块、图谱构建子模块；所述实体动态关系学习与图谱更新模块包括实体关系向量化子模块、动态关系预测子模块、图谱动态更新子模块；所述推荐系统模块包。

18、括初步资源推荐子模块、推荐资源调整子模块、推荐系统优化子模块；所述用户画像模块包括用户需求分析子模块、用户需求匹配子模块、用户画像构建子模块。权利要求书4/4 页5CN 117573904 A5基于识别分析的多媒体教学资源知识图谱生成方法及系统技术领域0001本发明涉及知识图谱技术领域，尤其涉及基于识别分析的多媒体教学资源知识图谱生成方法及系统。背景技术0002知识图谱是一种语义关系网络，用于表示实体及其关系的知识结构。在技术上，知识图谱使用图论和语义网络的方法，将信息组织成节点和边的网络结构，使得计算机能够更好地理解和推理关于实体之间关系的信息。0003其中，基于识别分析的多媒体教学资源知识。

19、图谱生成方法是指利用识别分析技术，将多媒体教学资源中的信息提取和分析，构建起一个包含多媒体教学资源相关知识的图谱。这个方法的主要目的是更好地组织、理解和应用多媒体教学资源中的知识，以提高教育领域中的信息检索、推荐系统等应用的效果。它通过计算机视觉、自然语言处理等技术手段，结合图数据库和知识表示方法，实现对多媒体教学资源的语义理解和关系建模，从而增强资源之间的关联性、提高语义理解水平，以及为用户提供更个性化的教育资源推荐。知识图谱的构建和维护通常需要多种数据处理和分析工具的综合运用。0004现有的多媒体教学资源知识图谱生成方法多为静态、缺乏实时性与动态更新能力，这意味着一旦知识或资源有所变动，整。

20、个系统需要手动调整或重建。此外，现有方法在特征提取上往往只关注单一模态，例如只对图像或音频进行处理，导致获取的信息不够全面。而且，缺少对关键信息的注意力机制优化，造成非关键或冗余信息的干扰。在资源关系抽取上，现有方法没有采用先进的生成对抗网络进行优化，从而影响到关系抽取的准确性。总的来说，现有方法在多媒体资源的处理、知识图谱的动态性，以及推荐系统的智能化方面都存在一定的局限性。发明内容0005本发明的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的基于识别分析的多媒体教学资源知识图谱生成方法及系统。0006为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：基于识别分析的多媒体教学资源知识图谱生成方法，包括以。

21、下步骤：S1：基于多模态资源，采用卷积神经网络算法进行图像的特征提取，并采用循环神经网络方法进行音频特征提取，生成初步特征向量集；S2：基于所述初步特征向量集，采用注意力机制方法动态地调整模态特征的权重，进行特征权重优化，生成优化后的特征向量集；S3：利用所述优化后的特征向量集，结合识别分析技术，进行资源关系的抽取，并构建初步知识图谱；S4：基于所述初步知识图谱，采用生成对抗网络算法优化资源关系，提高关系抽取的精度，并进行知识图谱的再构建，生成优化后的知识图谱；说明书1/17 页6CN 117573904 A6S5：基于所述优化后的知识图谱，采用深度增强学习技术，自动学习知识图谱中实体之间的动。

22、态关系，并进行知识图谱的动态更新，生成具有动态更新能力的知识图谱；S6：根据所述具有动态更新能力的知识图谱，设计并采用深度增强学习方法，优化资源推荐系统，提高资源利用效率和用户体验，生成智能化的多媒体教学资源推荐系统；所述初步特征向量集具体为从多模态资源中抽取的原始特征组合，包括图像的像素强度、色彩分布、形状信息，以及音频的频率、节奏、强度特征，所述注意力机制具体指根据特征的重要性，为其分配权重，所述初步知识图谱包括实体、属性、关系，所述智能化的多媒体教学资源推荐系统包括用户行为分析、内容分析、上下文感知模块。0007作为本发明的进一步方案，基于多模态资源，采用卷积神经网络算法进行图像的特征提。

23、取，并采用循环神经网络方法进行音频特征提取，生成初步特征向量集的步骤具体为：S101：基于多模态资源，采用数据清洗算法，进行归一化、降噪，生成预处理后的多模态资源集，所述预处理后的多模态资源集包括预处理后的图像资源和预处理后的音频资源；S102：基于所述预处理后的图像资源，采用卷积神经网络，进行深度特征提取，并进行编码，生成图像深度特征向量集；S103：基于所述预处理后的音频资源，采用傅里叶变换，进行频谱转换，并进行可视化，生成音频频谱图集；S104：基于所述音频频谱图集，采用循环神经网络，进行音频特征提取，并进行编码，生成音频特征向量集；S105：将所述图像深度特征向量集和音频特征向量集进行。

24、合并，并进行向量化，生成初步特征向量集；所述预处理包括图像的大小调整、音频的背景噪声减少，所述深度特征提取具体指利用多层卷积层和池化层提取图像的纹理、形状和模式，所述频谱转换具体为将音频信号转换为频率域表示，所述音频特征提取具体指捕捉音频数据中的时间序列信息，所述合并具体指将图像和音频的特征向量进行拼接或相加。0008作为本发明的进一步方案，基于所述初步特征向量集，采用注意力机制方法动态地调整模态特征的权重，进行特征权重优化，生成优化后的特征向量集的步骤具体为：S201：对所述初步特征向量集进行方差分析，采用统计方法，进行特征重要性评估，并进行排序，生成特征重要性评分；S202：基于所述特征重。

25、要性评分，采用注意力机制算法，进行动态权重调整，并进行优化，生成权重调整因子集；S203：将所述初步特征向量集与权重调整因子集进行融合，并采用点乘操作，进行加权合并，生成加权特征向量集；S204：对所述加权特征向量集进行处理，采用降维算法，进行数据压缩，并进行归一化，生成优化后的特征向量集；所述特征重要性评估具体指计算每个特征的方差，所述动态权重调整具体为根据每个特征的重要性动态分配其权重，所述加权合并具体指用调整后的权重更新特征向量，所述数据压缩具体为减少特征向量的维度。说明书2/17 页7CN 117573904 A70009作为本发明的进一步方案，利用所述优化后的特征向量集，结合识别分析。

26、技术，进行资源关系的抽取，并构建初步知识图谱的步骤具体为：S301：基于所述优化后的特征向量集，采用聚类算法，进行数据分组，并进行分析，生成资源聚类结果；S302：对所述资源聚类结果进行处理，采用依存关系分析，进行内部关系识别，并进行分类，生成初步的资源关系集；S303：基于所述初步的资源关系集，定义实体和关系，采用实体关系模型构建技术，进行模型构建，并进行验证，生成实体关系模型；S304：将所述实体关系模型进行转换，采用图数据库技术，进行知识图谱构建，并进行优化，生成初步知识图谱；所述依存关系分析包括深度句法分析、实体依存图构建，所述实体关系模型构建技术具体指实体标识、关系定义和属性分类，所。

27、述图数据库技术包括节点创建、边缘建立和属性定义。0010作为本发明的进一步方案，基于所述初步知识图谱，采用生成对抗网络算法优化资源关系，提高关系抽取的精度，并进行知识图谱的再构建，生成优化后的知识图谱的步骤具体为：S401：基于所述初步知识图谱，采用图结构分析方法，对资源关系进行评估与梳理，生成资源关系评估报告；S402：基于所述资源关系评估报告，采用生成对抗网络，进行资源关系的模拟，生成模拟资源关系数据；S403：对比所述模拟资源关系数据与初步知识图谱中的实际数据，采用误差回归分析，进行数据校准，生成校准后的资源关系数据；S404：基于所述校准后的资源关系数据，采用图论优化技术，进行知识图谱。

28、的再构建与结构优化，生成优化后的知识图谱；所述图结构分析具体为边缘检测、节点连接度分析和权重估计，所述生成对抗网络具体为循环生成对抗网络，所述误差回归分析包括线性回归、多项式回归和逻辑回归，所述图论优化技术具体指最短路径算法、最大流最小切割算法。0011作为本发明的进一步方案，基于所述优化后的知识图谱，采用深度增强学习技术，自动学习知识图谱中实体之间的动态关系，并进行知识图谱的动态更新，生成具有动态更新能力的知识图谱的步骤具体为：S501：基于所述优化后的知识图谱，采用图嵌入技术，对实体关系进行向量化，生成实体关系向量；S502：基于所述实体关系向量，采用深度增强学习技术，学习实体的动态关系，。

29、生成动态关系预测模型；S503：根据所述动态关系预测模型，采用实时数据处理技术，监测实体交互，生成实体交互数据；S504：结合所述实体交互数据，采用知识图谱动态更新算法，进行图谱实时更新，生成具有动态更新能力的知识图谱；所述图嵌入技术具体为节点嵌入和结构嵌入，所述实时数据处理技术包括数据流说明书3/17 页8CN 117573904 A8处理、事件驱动处理和批处理，所述知识图谱动态更新算法具体指增量更新算法和权重调整算法。0012作为本发明的进一步方案，根据所述具有动态更新能力的知识图谱，设计并采用深度增强学习方法，优化资源推荐系统，提高资源利用效率和用户体验，生成智能化的多媒体教学资源推荐系。

30、统的步骤具体为：S601：基于所述具有动态更新能力的知识图谱，采用用户画像技术，分析用户需求，生成用户画像数据；S602：根据所述用户画像数据，采用深度学习推荐算法，匹配资源，生成初步资源推荐列表；S603：基于所述初步资源推荐列表，采用多臂老虎机算法，调整推荐资源，生成优化后的资源推荐列表；S604：结合所述优化后的资源推荐列表，采用深度增强学习方法，优化推荐系统，生成智能化的多媒体教学资源推荐系统；所述用户画像技术具体为用户行为分析、用户兴趣建模和用户偏好评分，所述深度学习推荐算法具体为卷积神经网络和递归神经网络，所述多臂老虎机算法具体指上置信界限和Thompson抽样，所述深度增强学习方。

31、法具体为策略梯度方法和价值函数近似。0013基于识别分析的多媒体教学资源知识图谱生成系统，所述基于识别分析的多媒体教学资源知识图谱生成系统用于执行上述基于识别分析的多媒体教学资源知识图谱生成方法，所述系统包括资源预处理模块、特征提取与优化模块、聚类与实体关系模型构建模块、知识图谱结构优化与生成模块、实体动态关系学习与图谱更新模块、推荐系统模块、用户画像模块。0014作为本发明的进一步方案，所述资源预处理模块基于多模态资源，采用数据清洗算法，将数据进行归一化和降噪，生成预处理后的多模态资源集；所述特征提取与优化模块基于预处理后的多模态资源集，采用卷积神经网络和循环神经网络提取深度特征，利用主成分。

32、分析降维算法，对提取出的特征进行数据压缩和归一化，生成优化后的特征向量集；所述聚类与实体关系模型构建模块基于优化后的特征向量集，采用Kmeans聚类算法进行数据分组，并通过依存关系分析识别分组内部关系，采用实体关系模型构建技术构建模型，生成实体关系模型；所述知识图谱结构优化与生成模块基于实体关系模型，应用图数据库技术将模型转为知识图谱，并进行结构优化，生成初步知识图谱；所述实体动态关系学习与图谱更新模块基于初步知识图谱，应用深度强化学习方法学习实体之间的动态关系，并通过实时数据处理技术，监测实体之间的交互行为，实时更新图谱，生成具有动态更新能力的知识图谱；所述推荐系统模块基于具有动态更新能力的。

33、知识图谱，利用深度学习推荐算法对用户需求进行资源匹配，生成智能化的多媒体教学资源推荐系统；所述用户画像模块基于智能化的多媒体教学资源推荐系统，应用用户画像技术，对用户需求进行深入分析，生成用户画像数据；所述预处理后的多模态资源集包括归一化、降噪后的图像和音频数据，所述优化说明书4/17 页9CN 117573904 A9后的特征向量集包括图像深度特征向量集和音频特征向量集，所述实体关系模型具体指定义了实体和关系，并进行模型构建和验证后的模型，所述初步知识图谱具体为经过转换和优化后的图谱结构，所述具有动态更新能力的知识图谱具体指能够根据实体间的交互行为进行动态更新的知识图谱，所述智能化的多媒体教。

34、学资源推荐系统指通过深度学习对用户需求进行分析，提供多媒体教学资源推荐的系统，所述用户画像数据包括用户的基本信息、学习行为、学习偏好。0015作为本发明的进一步方案，所述资源预处理模块包括图像资源预处理子模块、音频资源预处理子模块、资源集合并子模块；所述特征提取与优化模块包括深度特征提取子模块、动态权重调整子模块、数据压缩归一化子模块；所述聚类与实体关系模型构建模块包括聚类分析子模块、内部关系识别子模块、实体关系模型构建子模块；所述知识图谱结构优化与生成模块包括资源关系梳理子模块、模拟资源关系数据子模块、图谱构建子模块；所述实体动态关系学习与图谱更新模块包括实体关系向量化子模块、动态关系预测子。

35、模块、图谱动态更新子模块；所述推荐系统模块包括初步资源推荐子模块、推荐资源调整子模块、推荐系统优化子模块；所述用户画像模块包括用户需求分析子模块、用户需求匹配子模块、用户画像构建子模块。0016与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于：本发明中，通过采用多模态资源进行特征提取，确保从图像与音频多方面获取的信息全面性。利用卷积神经网络与循环神经网络相结合，充分挖掘了图像和音频的深层特征，确保特征的精度与全面性。通过注意力机制动态地调整模态特征的权重，增强了对关键信息的提取与利用。针对资源关系进行了优化，并利用生成对抗网络进一步提高了关系抽取的准确性。再结合深度增强学习技术，为知识图谱带来了动态。

36、更新能力，使得图谱内容始终与最新资源保持同步。针对现代用户需求，该方法生成智能化的多媒体教学资源推荐系统，确保用户体验。附图说明0017图1为本发明的工作流程示意图；图2为本发明的S1细化流程图；图3为本发明的S2细化流程图；图4为本发明的S3细化流程图；图5为本发明的S4细化流程图；图6为本发明的S5细化流程图；图7为本发明的S6细化流程图；图8为本发明的系统流程图；图9为本发明的系统框架示意图。说明书5/17 页10CN 117573904 A10具体实施方式0018为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体。

37、实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。0019在本发明的描述中，需要理解的是，术语“长度”、“宽度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。0020实施例一请参阅图1，本发明提供一种技术方案：基于识别分析的多媒体教学资源知识图谱生成方法，包括以下步骤：S1：。

38、基于多模态资源，采用卷积神经网络算法进行图像的特征提取，并采用循环神经网络方法进行音频特征提取，生成初步特征向量集；S2：基于初步特征向量集，采用注意力机制方法动态地调整模态特征的权重，进行特征权重优化，生成优化后的特征向量集；S3：利用优化后的特征向量集，结合识别分析技术，进行资源关系的抽取，并构建初步知识图谱；S4：基于初步知识图谱，采用生成对抗网络算法优化资源关系，提高关系抽取的精度，并进行知识图谱的再构建，生成优化后的知识图谱；S5：基于优化后的知识图谱，采用深度增强学习技术，自动学习知识图谱中实体之间的动态关系，并进行知识图谱的动态更新，生成具有动态更新能力的知识图谱；S6：根据具有。

39、动态更新能力的知识图谱，设计并采用深度增强学习方法，优化资源推荐系统，提高资源利用效率和用户体验，生成智能化的多媒体教学资源推荐系统；初步特征向量集具体为从多模态资源中抽取的原始特征组合，包括图像的像素强度、色彩分布、形状信息，以及音频的频率、节奏、强度特征，注意力机制具体指根据特征的重要性，为其分配权重，初步知识图谱包括实体、属性、关系，智能化的多媒体教学资源推荐系统包括用户行为分析、内容分析、上下文感知模块。0021首先，在特征提取阶段，系统利用卷积神经网络和循环神经网络对图像和音频进行特征提取，生成初步特征向量集，如此，既处理了图像的像素强度、色彩分布、形状信息等视觉特征，也考虑到音频的。

40、频率、节奏、强度等听觉特征，全面地捕获和使用了多模态资源的各类信息。0022接着，系统基于初步特征向量集，借助注意力机制，在察觉到特征不均衡影响资源关系识别和抽取的过程时，按照特征的重要度分配权重，进行特征权重优化，确保了优化后特征向量集的准确性和有效性。0023此后，系统利用优化后的特征向量集和识别分析技术，抽取出资源关系，构建初步知识图谱。这一步骤详细呈现了资源中的实体、属性、关系等要素，为后续的知识图谱优化和更新奠定了基础。0024然后，系统依据初步知识图谱，通过应用生成对抗网络，对资源关系进行进一步优说明书6/17 页11CN 117573904 A11化，提高了关系抽取的精度，进而反。

41、映出知识图谱的质量和准确性。此过程不仅优化了资源关系，也贯彻了知识图谱再构建的初衷，生成出极富价值的优化后的知识图谱。0025接下来，系统实现了知识图谱的动态更新。基于优化后的知识图谱，采用深度增强学习技术，系统实时学习实体间的动态关系，使得知识图谱具备动态更新能力，保持其最新、最全面的资源信息。0026通过系统设计以及深度增强学习方法的引入，有效优化了资源推荐系统的运作，提高了资源利用效率，也进一步提升了用户体验，让用户能在最短的时间内获取最贴合需求的教学资源。0027请参阅图2，基于多模态资源，采用卷积神经网络算法进行图像的特征提取，并采用循环神经网络方法进行音频特征提取，生成初步特征向量。

42、集的步骤具体为：S101：基于多模态资源，采用数据清洗算法，进行归一化、降噪，生成预处理后的多模态资源集，预处理后的多模态资源集包括预处理后的图像资源和预处理后的音频资源；S102：基于预处理后的图像资源，采用卷积神经网络，进行深度特征提取，并进行编码，生成图像深度特征向量集；S103：基于预处理后的音频资源，采用傅里叶变换，进行频谱转换，并进行可视化，生成音频频谱图集；S104：基于音频频谱图集，采用循环神经网络，进行音频特征提取，并进行编码，生成音频特征向量集；S105：将图像深度特征向量集和音频特征向量集进行合并，并进行向量化，生成初步特征向量集；预处理包括图像的大小调整、音频的背景噪声。

43、减少，深度特征提取具体指利用多层卷积层和池化层提取图像的纹理、形状和模式，频谱转换具体为将音频信号转换为频率域表示，音频特征提取具体指捕捉音频数据中的时间序列信息，合并具体指将图像和音频的特征向量进行拼接或相加。0028S101中，执行数据清洗与预处理对多模态资源集进行数据清洗，包括去除异常值、处理缺失数据等。对图像资源进行归一化处理，确保图像数据具有相似的尺度和范围。对图像资源进行降噪处理，可以利用滤波器等技术降低图像中的噪声。对音频资源进行背景噪声的降低，可以应用降噪算法去除背景杂音。0029S102中，执行图像特征提取将预处理后的图像资源输入到卷积神经网络（CNN）中。在CNN中利用多个。

44、卷积层提取图像的不同特征，如纹理、形状和模式等。使用池化层减少提取特征时的计算量，并保留最重要的特征信息。将提取的深度特征进行编码，生成图像深度特征向量集。0030S103中，执行音频特征提取对预处理后的音频资源应用傅里叶变换，将音频信号转换为频率域表示。对频谱图进行可视化处理，确保对频谱图的理解和分析。将可视化后的频谱图输入到循环神经网络（RNN）中，以捕捉音频数据中的时间序列信息。利用RNN网络结构提取音频数据的特征，并进行编码，生成音频特征向量集。0031S105中，执行特征向量集合并说明书7/17 页12CN 117573904 A12将图像深度特征向量集和音频特征向量集进行合并，可以。

45、通过拼接或相加的方式。对合并后的特征向量进行向量化处理，确保特征向量具有相似的尺度和范围。生成初步特征向量集，这些向量将包含图像和音频资源的综合特征信息。0032请参阅图3，基于初步特征向量集，采用注意力机制方法动态地调整模态特征的权重，进行特征权重优化，生成优化后的特征向量集的步骤具体为：S201：对初步特征向量集进行方差分析，采用统计方法，进行特征重要性评估，并进行排序，生成特征重要性评分；S202：基于特征重要性评分，采用注意力机制算法，进行动态权重调整，并进行优化，生成权重调整因子集；S203：将初步特征向量集与权重调整因子集进行融合，并采用点乘操作，进行加权合并，生成加权特征向量集；。

46、S204：对加权特征向量集进行处理，采用降维算法，进行数据压缩，并进行归一化，生成优化后的特征向量集；特征重要性评估具体指计算每个特征的方差，动态权重调整具体为根据每个特征的重要性动态分配其权重，加权合并具体指用调整后的权重更新特征向量，数据压缩具体为减少特征向量的维度。0033S201中，执行特征重要性评估对初步特征向量集进行方差分析，计算每个特征的方差。采用统计方法对特征的重要性进行评估，并将其按照重要性进行排序。生成特征重要性评分，以便了解每个特征对整体数据的贡献程度。0034S202中，执行动态权重调整基于特征重要性评分，采用注意力机制算法，根据特征的重要性动态调整其权重。根据特征的重。

47、要性分配调整因子，确保重要特征在后续计算中得到更高的权重。0035S203中，执行特征向量融合将初步特征向量集与权重调整因子集进行融合，使用调整因子对原始特征向量进行加权操作。通过点乘操作将特征向量与对应的调整因子进行加权合并，以获取加权特征向量集。0036S204中，执行数据压缩与归一化对加权特征向量集进行降维处理，使用降维算法如主成分分析（PCA）等减少特征向量的维度。对优化后的特征向量集进行归一化处理，确保特征向量具有相似的尺度和范围，使得它们可以更好地用于后续的分析和建模。0037请参阅图4，利用优化后的特征向量集，结合识别分析技术，进行资源关系的抽取，并构建初步知识图谱的步骤具体为：。

48、S301：基于优化后的特征向量集，采用聚类算法，进行数据分组，并进行分析，生成资源聚类结果；S302：对资源聚类结果进行处理，采用依存关系分析，进行内部关系识别，并进行分类，生成初步的资源关系集；S303：基于初步的资源关系集，定义实体和关系，采用实体关系模型构建技术，进行模型构建，并进行验证，生成实体关系模型；说明书8/17 页13CN 117573904 A13S304：将实体关系模型进行转换，采用图数据库技术，进行知识图谱构建，并进行优化，生成初步知识图谱；依存关系分析包括深度句法分析、实体依存图构建，实体关系模型构建技术具体指实体标识、关系定义和属性分类，图数据库技术包括节点创建、边缘。

49、建立和属性定义。0038S301中，基于优化后的特征向量集，使用聚类算法对数据进行分组。聚类算法包括K均值聚类、层次聚类、DBSCAN等。0039以K均值聚类为例进行说明：from sklearn.cluster import KMeans#创建K均值聚类模型kmeans =KMeans(n_clusters=5)#假设要分成5个簇#使用特征向量集进行聚类cluster_labels =kmeans.fit_predict(feature_vectors)S302中，使用依存关系分析技术，如深度句法分析，来识别文本中的依存关系。0040对于资源关系，可以使用NLP工具包，如spaCy，来进行依。

50、存句法分析：import spacy#加载spaCy模型nlp =spacy.load(en_core_web_sm)#分析文本并获取依存关系doc =nlp(The cat sat on the mat.)for token in doc:print(token.text,token.dep_,token.head.text)在这一步，需要识别和分类资源之间的关系，例如位于、包含等。0041S303中，定义实体和关系，并构建实体关系模型。使用图数据模型来表示实体和关系。需要为不同类型的实体定义模型，并为它们之间的关系定义属性。0042S304中，使用图数据库技术构建知识图谱。常见的图数据库包。