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本发明公开基于对抗学习和序列推荐的知识追踪方法及系统，涉及信息推送领域。本发明包括，将学习内容按照教学顺序进行拆分排列得到知识点序列以及知识点序列中每个知识点的编号；按照每个用户的知识点的学习进度将用户划分为若干个用户组；在每个用户组内，获取部分用户主动选择复习的遗忘知识点的编号和待学习知识点的编号；通过预测生成器生成用户的遗忘知识点的编号和待学习知识点的编号；将部分用户主动选择复习的遗忘知识点的编号和待学习知识点的编号以及预测生成器生成用户的遗忘知识点的编号和待学习知识点的编号输入判别器，得到预测生成器输出层的准确率。本发明提高了对不同用户的知识点推送的准确度。

本发明涉及一种融合深度知识追踪的动态感知试题推荐方法及系统，属于计算机领域。第一步：将学生的试题交互序列数据输入嵌入层，把大规模稀疏特征转换为适合模型输入的低维密集特征，并按时间对学生试题交互排序；第二步：使用门控循环单元来建模试题交互序列之间的依赖关系，并引入辅助损失函数利用下一个试题交互来监督当前隐藏状态的学习；第三步：设计了带有自注意更新门的门控循环单元对与目标试题相关的知识演化过程进行建模；第四步：将学生动态的知识状态和目标试题的嵌入向量串联，馈入多层感知机进行最终的Softmax判决，决定目标试题是否要推荐给学生。本发明有效地提高了试题推荐预测的性能，实现对学生个性化试题推荐。