一种自主配置网络学习专区的方法及系统

本发明公开了一种自主配置网络学习专区的方法及系统，属于在线教育技术领域。通过获取用户语义描述信息并解析目标需求，初步筛选候选组件与资源，结合基于历史行为数据构建的用户‑组件‑资源三元交互图和动态兴趣模型挖掘用户动态兴趣偏好特征，融合生成个性化组件与内容推荐方案，并采用多目标优化算法对页面布局进行迭代优化，最终动态生成定制化学习专区页面，解决了现有技术中配置复用性不足、个性化适配能力欠缺和组件扩展成本高的问题，提升了网络学习专区的配置效率、个性化水平和用户体验。