[发明专利]一种课程列表的编排方法、系统及服务器在审

专利信息
申请号: 201611061677.1 申请日: 2016-11-25
公开(公告)号: CN106846191A 公开(公告)日: 2017-06-13
发明(设计)人: 孙涛 申请(专利权)人: 北京粉笔蓝天科技有限公司
主分类号: G06Q50/20 分类号: G06Q50/20
代理公司: 北京中政联科专利代理事务所(普通合伙)11489 代理人: 陈超
地址: 100020 北京*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 一种 课程 列表 编排 方法 系统 服务器
【权利要求书】:

1.一种课程列表的编排方法,其特征在于,包括:

当接收到某个用户的登陆请求后,采集该用户的历史操作行为信息和用户特征信息;

提取用户的历史操作行为信息、用户特征信息和课程库中每个课程的课程特征信息,构建每个课程的课程需求特征;

将各个所述课程需求特征代入训练模型中进行相似度预测,得到每个课程的相似度;

基于各个课程的相似度,按照预定的排序规则对课程库中的课程进行排序,以供显示。

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在所述将各个所述课程需求特征代入训练模型中进行相似度预测之前,还包括:构建训练模型,其包括:

预先设置时间段参数N;

根据时间段参数N,采集N段时间内的用户操作行为信息;

基于所述用户操作行为信息,提取与所述用户操作行为信息对应的课程特征信息、用户特征信息;

基于所述用户操作行为信息、课程特征信息和用户特征信息,构建所述课程的课程样本特征集;

对课程样本特征集进行训练得到训练模型。

3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述操作行为信息包括:点击信息、咨询信息以及购买信息。

4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述基于所述用户操作行为信息、课程特征信息和用户特征信息,构建所述课程的课程样本特征集的步骤包括:

基于购买信息所对应的咨询信息、点击信息、课程特征信息和用户特征信息得到课程正样本特征集;

基于未购买信息所对应的咨询信息、点击信息、课程特征信息和用户特征信息得到课程负样本特征集。

5.根据权利要求1-2所述的方法,其特征在于,所述用户特征信息包括:用户性别信息、年龄信息、考试地点信息、收入水平信息以及学历信息;

所述课程特征信息:课程内容信息、考试地点信息、考试形式信息、课程专项信息、主讲老师信息、主讲老师等级信息、课时信息、开课时间信息以及课程频率信息。

6.一种课程列表的编排系统,其特征在于,所述系统包括:

第一采集模块(100):用于当接收到某个用户的登陆请求后,采集该用户的历史操作行为信息和用户特征信息;

第一特征构建模块(200):用于提取用户的历史操作行为信息、用户特征信息和课程库中每个课程的课程特征信息,构建每个课程的课程需求特征;

预测模块(300):用于将各个所述课程需求特征代入训练模型中进行相似度预测,得到每个课程的相似度;

排序模块(400):用于基于各个课程的相似度,按照预定的排序规则对课程库中的课程进行排序,以供显示。

7.根据权利要求6所述的系统,其特征在于,所述系统还包括:

预设模块(500):用于预先设置时间段参数N;

第二采集模块(600):用于根据时间段参数N,采集N段时间内的用户操作行为信息;

提取模块(700):用于基于所述用户操作行为信息,提取与所述用户操作行为信息对应的课程特征信息、用户特征信息;

第二特征构建模块(800):基于所述用户操作行为信息、课程特征信息和用户特征信息,构建所述课程的课程样本特征集;

模型训练模块(900):用于对课程样本特征集进行训练得到训练模型。

8.根据权利要求6所述的系统,其特征在于,所述操作行为信息包括:点击信息、咨询信息以及购买信息。

9.根据权利要求7所述的系统,其特征在于,所述第二特征构建模块(800)包括:

正样本构建单元(801):基于购买信息所对应的咨询信息、点击信息、课程特征信息和用户特征信息得到课程正样本特征集;

负样本构建单元(802):基于未购买信息所对应的咨询信息、点击信息、课程特征信息和用户特征信息得到课程负样本特征集。

10.根据权利要求6所述的系统,其特征在于,所述用户特征信息包括:用户性别信息、年龄信息、考试地点信息、收入水平信息以及学历信息;

所述课程特征信息包括:课程内容信息、考试地点信息、考试形式信息、课程专项信息、主讲老师信息、主讲老师等级信息、课时信息、开课时间信息以及课程频率信息。

11.一种服务器,其特征在于,所述服务器包括:

至少一个处理器;以及,

与所述至少一个处理器通信连接的存储器,其中,

所述存储器存储有可被所述一个处理器执行的指令,所述指令被所述至少一个处理器执行,以使所述至少一个处理器能够:

当接收到某个用户的登陆请求后,采集该用户的历史操作行为信息和用户特征信息;

提取用户的历史操作行为信息、用户特征信息和课程库中每个课程的课程特征信息,构建每个课程的课程需求特征;

将各个所述课程需求特征代入训练模型中进行相似度预测,得到每个课程的相似度;

基于各个课程的相似度,按照预定的排序规则对课程库中的课程进行排序,以供显示。

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