一种基于人工智能的学习资源推送方法及系统

本发明涉及一种基于人工智能的学习资源推送方法，涉及人工智能技术领域，包括以下步骤：S1：通过用户行为分析模块收集用户的在线学习行为数据；S2：利用预训练的深度学习模型对S1中收集的数据进行处理，通过复杂的神经网络算法提取出反映用户兴趣和能力水平的兴趣偏好向量；S3：根据所述兴趣偏好向量从资源数据库中筛选出与用户兴趣相匹配的学习资源；S4：通过智能推荐算法计算资源的相关度评分，综合考虑资源的内容质量、用户的历史评价因素，并依据评分排序后向用户推送学习资源，确保推送结果既符合用户的兴趣又能够促进其学习进步。通过多维度数据的综合分析，显著提高了用户兴趣识别的准确性和深度。