[发明专利]一种适用于认知训练平台的推荐方法有效
| 申请号： | 201810314673.2 | 申请日： | 2018-04-10 |
| 公开（公告）号： | CN108744524B | 公开（公告）日： | 2021-10-15 |
| 发明（设计）人： | 邱飞岳;刘倩倩;王丽萍;王田莉 | 申请（专利权）人： | 浙江工业大学 |
| 主分类号： | A63F13/79 | 分类号： | A63F13/79 |
| 代理公司： | 杭州斯可睿专利事务所有限公司 33241 | 代理人： | 王利强 |
| 地址： | 310014 浙江省*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 一种适用于认知训练平台的推荐方法，包括以下步骤：步骤1，制作游戏数据预制表；步骤2，游戏数据预制表、游戏优先级、权重以及游戏数据利用相关公式计算得出游戏初始概率；步骤3，根据初始概率，利用游戏数据预制表、游戏概率、游戏矩阵得出推荐概率最大的游戏。本发明提供了一种贴合用户训练需求、偏好以及训练效率较高的适用于认知训练平台的推荐方法，通过用户信息、训练权重、训练数据计算出训练概率推荐给用户相应的训练。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 适用于 认知 训练 平台 推荐 方法 | ||
【主权项】：
1.一种适用于认知训练平台的推荐方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤1，制作游戏数据预制表，游戏数据预制表包括游戏的受欢迎程度、推荐训练的日期和平均持续时间，优先级的确定包括以下一个或多个：确定用户训练的优先级和关于被选择用于呈现给用户的训练中的每个认知训练的信息；确定认知训练的受欢迎程度；确定用户对认知训练的先前表现的测量,游戏的优先级由问卷而得，游戏权重由优先级而得，游戏数据由用户训练而得；步骤2，游戏数据预制表、游戏优先级、权重以及游戏数据利用相关公式计算得出游戏初始概率；步骤3，根据初始概率，利用游戏数据预制表、游戏概率、游戏矩阵得出推荐概率最大的游戏。
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