[发明专利]一种基于人工智能的资源搜索推送系统及方法

说明书

本发明公开了一种基于人工智能的资源搜索推送系统及方法，步骤S100：将目标用户在学习具备课后练习的课程资源时的学习记录作为目标记录；对目标记录对应课程资源的知识点分布情况进行解析；步骤S200：筛选目标知识点；步骤S300：对目标用户在学习目标知识点时的状态特征进行提取；步骤S400：捕捉目标用户对知识点的掌握程度达不到系统最低要求时所呈现出的各项状态特征；步骤S500：根据目标用户输入的搜索关键词在海量的学习资源库中完成课程资源的调取；将所有调取到的课程资源基于与目标用户之间的适配度进行推送排序；步骤S600：资源搜索推送系统对目标用户在学习其选取的课程资源时的状态进行监测。

技术领域

本发明涉及人工智能技术领域，具体为一种基于人工智能的资源搜索推送系统及方法。

背景技术

现有技术中，课程资源的推送往往只能根据用户输入的关键信息进行对应推送，但是在互联网大数据时代，与关键信息匹配的资源数量往往都是巨大的，用户在匹配得到的各资源中完成资源挑选往往具有一定的盲目性，在一定程度上会对用户造成时间上的浪费；且每个人的学习能力是不一样的，对应的与之相适配的课程风格也是不一样的，用户只有在适配的前提下可以呈现出最佳的学习状态，实现学习事半功倍的效果。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于人工智能的资源搜索推送系统及方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

为了解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种基于人工智能的资源搜索推送方法，其特征在于，资源搜索推送方法包括：

步骤S100：捕捉目标用户的历史课程资源学习记录；在历史课程资源学习记录中将目标用户在学习具备课后练习的课程资源时的学习记录作为目标记录；基于目标记录中的课后练习内容对每一目标记录对应课程资源的知识点分布情况进行解析；

步骤S200：基于目标记录对应课程资源的知识点分布情况以及目标用户对各知识点的掌握情况筛选出在每一目标记录中对应的目标知识点；目标知识点是指在对应的课程资源的所有知识点中目标用户掌握程度最好的知识点；

步骤S300：利用人工智能技术对目标用户在学习目标知识点时的状态特征进行提取，设定状态特征为目标用户的最佳状态特征；

步骤S400：利用人工智能技术捕捉目标用户对知识点的掌握程度达不到系统最低要求时所呈现出的各项状态特征，设定各项状态特征为目标用户的各欠佳状态特征项；

步骤S500：资源搜索推送系统根据目标用户输入的搜索关键词在海量的学习资源库中完成课程资源的调取；将所有调取到的课程资源基于与目标用户之间的适配度按照从高到低进行推送列表的排序；资源搜索推送系统将推送列表对目标用户进行展示，目标用户完成课程资源的选取；

步骤S600：资源搜索推送系统对目标用户在学习其选取的课程资源时的状态进行监测，当目标用户出现欠佳状态特征时对目标用户发出预警提示；目标用户可在预警提示下选择自我状态调整或者重新选择其他课程资源。

进一步的，步骤S100对每一目标记录对应课程资源的知识点分布情况进行解析的过程包括：

步骤S101：分别提取在各目标记录中对应的课后练习内容，对课后练习内容内各练习题包含的知识点进行解析得到各练习题对应的知识点集合；对各练习题对应的知识点集合进行遍历；

步骤S102：将知识点集合内含有知识点种类数为1的练习题作为第一练习题，将所有第一练习题汇成集合A＝{a1，a2，…，an}；其中，a1、a2、…、an分别表示集合A内第1、2、…、n个第一练习题；其中n表示自然数；将知识点集合内含有的知识点种类数大于或等于2的练习题作为第二练习题，将所有第二练习题汇成集合B＝{b1，b2，…，bm}；其中，b1、b2、…、bm分别表示集合B内第1、2、…、m个第二练习题；其中m表示自然数；