针对当前基于知识图谱的学习路径推荐算法仅使用单一的关系将学习对象连接起来，不能生成不同的学习路径来满足不同学习者的学习需求等问题，提出一种知识图谱与深度强化学习相结合的自适应学习路径生成方法。首先，构建出将细粒度知识元与学生认知能力相结合的知识图谱模型，并对知识单元之间的多种相互关系进行了预定义。然后，使用基于动态强化学习的路径生成方法，将DQN和DDQN通过不同权重整合入深度强化学习框架。最后，通过实验验证所提出的模型能够生成符合要求的个性化学习路径。
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