在线课程的推荐方法、装置、计算机设备和存储介质与流程

文档序号:20918625发布日期:2020-05-29 13:51阅读:来源:国知局

技术特征:

1.一种在线课程的推荐方法,其特征在于,所述方法至少包括:

获取用户的基础特征数据,所述基础特征数据包括用户属性数据、用户行为数据、用户成长数据以及用户访问数据;

根据所述基础特征数据,确定所述用户的兴趣特征描述符;

确定所述基础特征数据对应的待推荐兴趣点模型;

根据所述待推荐兴趣点模型和所述兴趣特征描述符,确定所述用户的感兴趣课程推荐列表。

2.根据权利要求1中所述的推荐方法,其特征在于,所述根据所述基础特征数据,确定所述用户的兴趣特征描述符,包括:

对所述基础特征数据进行归类处理,得到所述基础特征数据对应的n个维度特征,并将所述n个维度特征确定为所述用户的兴趣特征描述符;其中,每个维度特征中包括多个特征数据,n为正整数。

3.根据权利要求1中所述的推荐方法,其特征在于,当所述基础特征数据包括m个类别时,所述确定所述基础特征数据对应的待推荐兴趣点模型,包括:

对所述基础特征数据进行筛选,得到所述基础特征数据中的核心关键词;其中,所述核心关键词表征所述用户的感兴趣课程;

对所述核心关键词进行归类处理,得到m个类别特征标签,所述类别特征标签与所述基础特征数据包括的类别对应;

根据所述m个类别特征标签,建立m个待推荐兴趣点模型。

4.根据权利要求1中所述的推荐方法,其特征在于,所述根据所述待推荐兴趣点模型和所述兴趣特征描述符,确定所述用户的感兴趣课程推荐列表,包括:

根据所述待推荐兴趣点模型,确定与所述待推荐兴趣点模型匹配的待推荐感兴趣课程列表;

根据所述待推荐感兴趣课程列表和所述兴趣特征描述符,确定所述用户的感兴趣课程推荐列表。

5.根据权利要求4中所述的推荐方法,其特征在于,所述根据所述待推荐感兴趣课程列表和所述兴趣特征描述符,确定所述用户的感兴趣课程推荐列表,包括:

根据所述兴趣特征描述符,确定本次课程推荐的推荐策略;

根据所述待推荐感兴趣课程列表中每个待推荐感兴趣课程的属性标签和所述推荐策略,确定每个待推荐感兴趣课程的匹配权重;其中,所述属性标签表征所述待推荐感兴趣课程的名称,所述匹配权重表征待推荐感兴趣课程的可推荐指数;

根据各个待推荐感兴趣课程的匹配权重,确定所述各个待推荐感兴趣课程的各个匹配权重优先级;

根据所述各个匹配权重优先级,确定所述用户的感兴趣课程推荐列表。

6.根据权利要求1中所述的推荐方法,其特征在于,所述获取用户的基础特征数据,包括:

检测所述用户是否是首次登陆,得到检测结果;

当所述检测结果表征所述用户为首次登陆时,接收学习课程信息输入指令;

获取用户的首次登陆数据,并将所述学习课程信息输入指令对应的学习课程信息以及所述首次登陆数据确定为用户的基础特征数据;

其中,所述首次登陆数据表征进入所述学习课程信息对应课程前接收到的各个访问指令对应的各个访问数据。

7.根据权利要求1中所述的推荐方法,其特征在于,在所述根据所述待推荐兴趣点模型,确定所述用户的兴趣点推荐列表的步骤之后,所述方法还包括:

获取预设时间内所述用户使用所述感兴趣课程推荐列表的使用记录详情表;

根据所述使用记录详情表,确定所述感兴趣课程列表与所述用户的匹配指数;其中,所述匹配指数用于表征所述感兴趣课程推荐列表相对于所述用户的适合程度。

8.根据权利要求3中所述的推荐方法,其特征在于,所述对所述基础特征数据进行筛选,得到所述基础特征数据中的核心关键词,包括:

根据预先设置的核心关键词标签,确定所述基础特征数据中与所述核心关键词标签相同的至少一个特征数据,并将所述至少一个特征数据确定为所述基础特征数据中的核心关键词。

9.根据权利要求1-8中任一项所述的推荐方法,其特征在于,在确定所述用户的感兴趣课程推荐列表的步骤之后,所述方法还包括:

根据所述感兴趣课程推荐列表,确定所述感兴趣课程推荐列表中每一个感兴趣课程对应的课程学习文档;

将每一个感兴趣课程对应的所述课程学习文档显示在显示屏界面。

10.根据权利要求2中所述的推荐方法,其特征在于,在确定所述用户的兴趣特征描述符的步骤之后,所述方法还包括:

对每个维度特征中包括的特征数据进行调整,得到调整后的兴趣特征描述符,以根据所述调整后的兴趣特征描述符对所述推荐策略进行更新;其中,所述调整为增加和/或删除。

11.一种在线课程的推荐装置,其特征在于,所述装置包括:

获取模块,用于获取用户的基础特征数据,所述基础特征数据包括用户属性数据、用户行为数据、用户成长数据以及用户访问数据;

第一处理模块,用于根据所述基础特征数据,确定所述用户的兴趣特征描述符;

第二处理模块,用于确定所述基础特征数据对应的待推荐兴趣点模型;

第三处理模块,用于根据所述待推荐兴趣点模型和所述兴趣特征描述符,确定所述用户的感兴趣课程推荐列表。

12.一种计算机设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器用于执行所述计算机程序时实现权利要求1-10中任一项方法的步骤。

13.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-10中任一项方法的步骤。


技术总结
本申请提供一种在线课程的推荐方法、装置、计算机设备和存储介质。该方法包括:获取用户的基础特征数据,所述基础特征数据包括用户属性数据、用户行为数据、用户成长数据以及用户访问数据;根据所述基础特征数据,确定所述用户的兴趣特征描述符;确定所述基础特征数据对应的待推荐兴趣点模型;根据所述待推荐兴趣点模型和所述兴趣特征描述符,确定所述用户的感兴趣课程推荐列表。采用本申请方法能够避免现有技术中采用通用的一套课程学习方案或者固定的几套课程学习方案导致的用户学习方向不明确以及学习能力范围不可知的弊端,有效避免了用户在线学习的盲目性,从而也有效提高了在线课程推荐的针对性和精准性。

技术研发人员:龙美霖;刘世良;黄建超;庄梓君;伍晓东;柯维海;喻志翀;胡永松;张佳莉
受保护的技术使用者:广东德诚科教有限公司
技术研发日:2019.12.27
技术公布日:2020.05.29
当前第2页1 2 
网友询问留言 已有0条留言
  • 还没有人留言评论。精彩留言会获得点赞!
1