[发明专利]一种推荐效果好的课件推荐系统

说明书

技术领域

本发明涉及课件推荐技术领域，具体涉及一种推荐效果好的课件推荐系统。

背景技术

当前的网络多媒体教学领域中，多以商家推荐方式向客户提供教学内容，这种方式已不能很好的服务于当前日益变化的网络教学市场。通过用户进行推荐更容易让客户产生信赖。

用户网络由个体和个体间的连接关系组成。个体也称为节点，可以是组织、个人、网络ID等不同含义的实体或虚拟个体；而个体间的相互关系可以是血缘、合作、联盟、敌对等各种各样的关系。选取有影响力的用户进行课件推荐成为解决用户推荐的关键所在。

发明内容

针对上述问题，本发明旨在提供一种推荐效果好的课件推荐系统。

本发明的目的采用以下技术方案来实现：

提供了一种推荐效果好的课件推荐系统，包括客户终端以及与所述客户终端通过网络连接的系统端，所述系统端包括成员挖掘子系统和课件推荐子系统，所述用户挖掘子系统用于从课件使用者中挖掘有影响力的用户，所述课件推荐子系统用于有影响力的用户向客户终端推荐课件。

本发明的有益效果为：采用有影响力的用户进行课件推荐，推荐的课件质量更高。

附图说明

利用附图对本发明作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本发明的任何限制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得其它的附图。

图1是本发明的结构示意图；

图2是本发明系统端结构示意图。

附图标记：

系统端1、客户终端2、成员挖掘子系统11、课件推荐子系统12。

具体实施方式

结合以下实施例对本发明作进一步描述。

参见图1、图2，本实施例的一种推荐效果好的课件推荐系统，包括客户终端2以及与所述客户终端2通过网络连接的系统端1，所述系统端1包括成员挖掘子系统11和课件推荐子系统12，所述用户挖掘子系统11用于从课件使用者中挖掘有影响力的用户，所述课件推荐子系统12用于有影响力的用户向客户终端2推荐课件。

本实施例采用有影响力的用户进行课件推荐，推荐的课件质量更高。

优选的，所述课件推荐子系统12包含一课件数据库，所述有影响力的用户从课件数据库中向客户终端2推荐课件。

本优选实施例建立课件数据库，从课件数据库中进行推荐，能够更为快捷的进行推荐。

优选的，所述客户终端2为计算机或者手机。

本优选实施例实现方便，无论用户在家里还是路上都能很方便阅读课件。

优选的，所述用户挖掘子系统11包括用户网络建模模块、影响力分析模块和用户挖掘模块，所述用户网络建模模块用于建立用户网络模型，所述影响力分析模块用于根据用户网络模型对节点影响力进行分析，所述用户挖掘模块用于根据节点影响力对用户进行挖掘；具体采用以下方式建立所述用户网络模型：将每个用户看成一个节点，用三元组G＝(V,E,EH)表示用户网络，其中，EH表示各节点初始分值的集合，EH_G(v)表示节点v在用户网络G上的初始分值，v∈V表示节点，V表示节点集合，e∈E表示节点间的关系，E表示节点间的连接关系集合。

本优选实施例用户挖掘子系统实现了课件使用者中用户的有效挖掘，具体的，将用户网络建模为三元组模型，不仅完整抽象出了用户网络，而且模型简单直观，能够方便的获取有用信息，初始分值作为一个抽象函数，可以通过多种方式实现，例如采用PageRank来获取初始分值。

优选的，所述影响力分析模块包括第一依赖度计算子模块、第二支持力计算子模块和第三影响力分析子模块，所述第一依赖度计算子模块用于计算节点的依赖度，所述第二支持力计算子模块用于根据节点的依赖度计算节点的支持力，所述第三影响力分析子模块用于根据节点的支持力对节点的影响力进行分析；具体采用以下方式计算节点的依赖度：对于任意节点u,v∈V，节点u对v的依赖度表示为：上述式子中，EH_G(u)表示节点u在用户网络G中的初始分值，EM(u→v)表示节点u对v的依赖度，G-v表示用户网络G断开节点v与其它节点连接后的用户网络；依赖度越小，节点间关系越疏远，依赖度越大，节点间关系越紧密。