[发明专利]一种基于区域链的知识推荐方法

权利要求书

1.一种基于区域链的知识推荐方法，其特征在于：算法步骤如下：

步骤一：首先将用户的信息在区域链中进行提取；

步骤二：通过内在的程序对用户的信息进行分析和处理，根据用户的信息整合出对于用户所需知识的推荐；

步骤三：区块链系统将模型推荐的知识类型反馈给用户进行判断，用户进行反馈是否符合预期，若符合预期，根据知识类型提供对应的学习方案；

步骤四：若不符合预期，用户可以继续提供信息来对上述模型进行优化，根据更加具体的信息可以对模型的建立更加具象；

步骤五：模型输出新的知识推荐并提供输出理由；

步骤六：根据知识类型提供对应的学习方案。

2.根据权利要求1所述的一种基于区域链的知识推荐方法，其特征在于：所述步骤二，对用户信息的处理具体有用户信息的提取、信息分析处理、信息类型建模和模型输出推荐。

3.根据权利要求1所述的一种基于区域链的知识推荐方法，其特征在于：所述步骤五，将新的推荐返回到步骤三中继续给用户进行判断，进行闭环的循环推荐。

4.根据权利要求2所述的一种基于区域链的知识推荐方法，其特征在于：所述步骤六，根据用户的学习习惯推荐更符合用户学习习惯的综合学习方案，学习方案包括有网络学习，书籍学习，线下课程学习以及自学等多种方式。

5.根据权利要求4所述的一种基于区域链的知识推荐方法，其特征在于：所述用户信息的提取，通过移动终端的监听技术，收集并量化用户在一次学习过程中，浏览知识页面所产生的行为信息，包括浏览速度、页面访问次数、屏幕点击次数、收藏行为、复制行为、分享行为、评论行为和点赞行为的信息。

6.根据权利要求5所述的一种基于区域链的知识推荐方法，其特征在于：所述所述信息分析处理将上述提取的信息得到兴趣特征行为指标，包括驻留度、关注度和认同度，对这些指标的量化值进行加权和计算，得到当次用户对于所关注的兴趣点的兴趣值。

7.根据权利要求6所述的一种基于区域链的知识推荐方法，其特征在于：所述信息类型建模将上述信息分析处理后输入到建模程序中，模型根据信息会对用户根据数据库的大数据进行对比，然后做出符合大数据的用户需求的预测。

8.根据权利要求4所述的一种基于区域链的知识推荐方法，其特征在于：上述知识的推荐过程会进行全程的信息安全防护，首先通过多层防护墙来对信息库的用户信息进行保护，另外对于用户信息存储时进行乱码存储，需要特定的解码程序才能对用户的信息进行提取，另外对于该方法对于用户的提取记录会被实时记录。