[发明专利]课程智能推荐方法、装置、计算机设备和存储介质

说明书

本申请涉及智能推荐技术领域，特别涉及一种课程智能推荐方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取各用户ID、各课程ID和学习记录；计算各用户ID对应的课程ID的兴趣得分，获得各课程兴趣得分；建立第一矩阵，并将各课程兴趣得分输入第一矩阵相应的行列中；分解方法将第一矩阵分解，获得用户因子矩阵；计算方法计算用户因子矩阵中任意两个用户ID对应的课程兴趣得分的相似度，获得两个用户ID的相似度；若符合第一推荐条件，则将符合第一推荐条件的两个用户ID中第一个用户ID对应的课程兴趣得分最高的课程ID推荐给两个用户ID中第二个用户ID，将两个用户ID中第二个用户ID对应的课程兴趣得分最高的课程ID推荐给两个用户ID中第一个用户ID。

技术领域

本申请涉及智能推荐技术领域，特别涉及一种课程智能推荐方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术

在现有的课程推荐中，获取用户的课程数据，根据用户的课程数据进行对应的课程推荐，例如，用户在过去的一周内都在学习java教学课程，那么会推荐java相关的课程给用户，例如java初级、java应用等。在现有的课程推荐中，仅根据用户自身的历史数据进行推荐，难于扩展用户其它可能感兴趣的课程。

发明内容

针对现有技术不足，本申请提出一种课程智能推荐方法、装置、计算机设备和存储介质，旨在解决在现有的课程推荐中，仅根据用户自身的历史数据进行推荐，难于扩展用户其它可能感兴趣的课程的问题。

本申请提出的技术方案是：

一种课程智能推荐方法，所述方法包括：

从课程学习系统中获取各用户ID、各课程ID和所述各用户ID对应的课程 ID的学习记录；

根据所述学习记录，计算所述各用户ID对应的课程ID的兴趣得分，获得各课程兴趣得分；

以各用户ID为行、各课程ID为例，建立第一矩阵，并将所述各课程兴趣得分输入所述第一矩阵相应的行列中；

利用SVD矩阵分解方法将所述第一矩阵分解，获得用户因子矩阵；

利用余弦相似度计算方法计算所述用户因子矩阵中任意两个用户ID对应的课程兴趣得分的相似度，获得两个用户ID的相似度；

根据两个用户ID的相似度，判断是否符合第一推荐条件；

若符合所述第一推荐条件，则将符合所述第一推荐条件的两个用户ID中第一个用户ID对应的课程兴趣得分最高的课程ID推荐给所述两个用户ID中第二个用户ID，以及将所述两个用户ID中第二个用户ID对应的课程兴趣得分最高的课程ID推荐给所述两个用户ID中第一个用户ID。

进一步地，在所述以各用户ID为行、各课程ID为例建立第一矩阵，并将所述各课程兴趣得分输入所述第一矩阵相应的行列中的步骤之后，包括：

利用SVD矩阵分解方法将所述第一矩阵分解，获得课程因子矩阵；

利用余弦相似度计算方法计算所述课程因子矩阵中任意两个课程ID对应的课程兴趣得分的相似度，获得两个课程ID的相似度；

根据两个课程ID的相似度，判断是否符合第二推荐条件；

若符合所述第二推荐条件，则将符合所述第二推荐条件的两个课程ID中的第一个课程ID推荐给所述两个课程ID中的第二个课程ID对应的用户ID，以及将所述两个课程ID中的第二个课程ID推荐给所述两个课程ID中的第一个课程ID对应的用户ID。

进一步地，所述第一推荐条件为相似度最高的两个，在所述根据相似度的计算结果，判断是否符合第一推荐条件的步骤中，包括：

将各相似度的计算结果从高到低依次进行排序，获得排序表；