本公开实施例提供题目推荐方法和装置、电子设备、存储介质，涉及人工智能技术领域。该题目推荐方法，包括：获取在线测评系统的历史题目数据；对题目信息和做题行为特征进行向量化处理，得到每一历史题目的历史时间步特征；将历史时间步特征输入至GRU神经网络进行序列建模，得到对应每一历史时间步特征的历史状态向量；将历史状态向量输入至等级分类器进行等级预测，得到题目等级；将目标状态向量输入至预设的强化学习模型进行强化学习，得到题目概率分布；根据题目等级和题目概率分布，计算出目标损失；根据目标损失进行反向传播，从历史题目选择目标题目推荐给目标用户，通过本公开实施例的技术方案可以自适应推荐题目、并提高推荐的准确性。
声明：
“题目推荐方法和装置、电子设备、存储介质” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
我是此专利(论文)的发明人(作者)
948
编辑：管理员
来源：北方有色网
咨询细节
