现有知识学习系统是基于周期性更新的问题数据库，因而存在规则单一、缺乏面向用户精准画像等问题，无法解决学习长期化、知识持续化、反馈系统化的大规模应用问题。该文采用一种基于深度神经网络的知识学习反馈方法，结合用户在线学习历史数据和不断增长的周期性题库训练得到知识问题推荐模型，实现用户精准画像。通过微服务技术搭建“云”+“端”融合的基于深度神经网络的智能交互式学习系统，上线服务后，用户知识学习评测分数平均提升了15分，学习参与率提升了30%。
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