[发明专利]课程推荐方法、装置、设备及计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种课程推荐方法，其特征在于，所述课程推荐方法包括以下步骤：

根据待选课人的个人信息，计算所述待选课人与各个选课完成用户的相似度，得到计算结果；

根据所述计算结果，检测是否存在与所述待选课人相似的目标选课完成用户；

若不存在与所述待选课人相似的目标选课完成用户，则将所述待选课人的个人信息输入预测模型，得到针对所述待选课人的课程推荐结果。

2.如权利要求1所述的课程推荐方法，其特征在于，所述根据待选课人的个人信息，计算所述待选课人与各个选课完成用户的相似度，得到计算结果的步骤包括：

获取选课完成用户的个人信息，通过余弦相似度公式计算所述待选课人的个人信息与各个选课完成用户的个人信息的相似度K，所述余弦相似度公式如下：

其中，n(A)表示所述待选课人的个人信息的项数，n(B)表示某个选课完成用户B的个人信息的项数，n(A∩B)表示待选课人的个人信息与某个选课完成用户B的个人信息中相同信息的数量；K表示所述待选课人与某个选课完成用户B的相似度；

所述根据所述计算结果，检测是否存在与所述待选课人相似的目标选课完成用户的步骤包括：

若存在K大于或等于预设阈值，则所述K值对应的选课完成用户为与所述待选课人相似的目标选课完成用户；

若不存在K等于或等于预设阈值，则不存在与所述待选课人相似的目标选课完成用户。

3.如权利要求2所述的课程推荐方法，其特征在于，所述若存在K大于或等于预设阈值，则所述K值对应的选课完成用户为与所述待选课人相似的目标选课完成用户的步骤包括：

若存在K大于或等于预设阈值，且大于或等于预设阈值的K值的数量大于等于2，则将最大的K值对应的选课完成用户作为与所述待选课人相似的目标选课完成用户。

4.如权利要求1所述的课程推荐方法，其特征在于，在所述根据所述计算结果，检测是否存在与所述待选课人相似的目标选课完成用户的步骤之后，还包括：

若存在与所述待选课人相似的目标选课完成用户，则获取所述目标选课完成用户的已选课程列表，并将所述已选课程列表中的课程推荐给所述待选课人。

5.如权利要求4所述的课程推荐方法，其特征在于，所述获取所述目标选课完成用户的已选课程列表，并将所述已选课程列表中的课程推荐给所述待选课人的步骤包括：

获取所述目标选课完成用户的已选课程列表，从所述已选课程列表中选取评分最高的课程推荐给所述待选课人。

6.如权利要求1至5中任一项所述的课程推荐方法，其特征在于，在所述若不存在与所述待选课人相似的目标选课完成用户，则将所述待选课人的个人信息输入预测模型，得到针对所述待选课人的课程推荐结果的步骤之前，还包括：

获取选课完成用户的个人信息以及选课记录信息，得到各个课程对应的特征信息；

计算所述特征信息对应的特征值，并将所述特征信息对应的特征值代入公式，得到多个函数；

对所述多个函数进行迭代求解，得到各个课程对应的预测模型；

所述公式如下：

其中，θ_i为特征信息i的权重值，x_i为特征信息i对应的特征值，θ^T＝[θ₁，θ₂，...，θ_n]，x＝[x₁，x₂，...，x_n]。

7.如权利要求6所述的课程推荐方法，其特征在于，所述若不存在与所述待选课人相似的目标选课完成用户，则将所述待选课人的个人信息输入预测模型，得到针对所述待选课人的课程推荐结果的步骤包括：

若不存在与所述待选课人相似的目标选课完成用户，则计算所述待选课人的个人信息对应的特征值，将所述个人信息对应的特征值分别输入各个课程对应的预测模型，得到若干个输出值；

选取大于预设阈值的目标输出值，基于所述目标输出值得到针对所述待选课人的课程推荐结果。