[发明专利]课程智能推荐方法、装置、计算机设备和存储介质在审

专利信息
申请号: 201811449035.8 申请日: 2018-11-28
公开(公告)号: CN109670087A 公开(公告)日: 2019-04-23
发明(设计)人: 韩铃 申请(专利权)人: 平安科技(深圳)有限公司
主分类号: G06F16/9032 分类号: G06F16/9032;G06Q50/20
代理公司: 深圳市明日今典知识产权代理事务所(普通合伙) 44343 代理人: 王杰辉
地址: 518000 广东省深圳市福田区福*** 国省代码: 广东;44
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摘要: 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。
搜索关键词: 课程 智能推荐 矩阵 计算机设备 存储介质 推荐条件 因子矩阵 相似度 矩阵分解 分解 行列 记录 申请 学习
【主权项】:
1.一种课程智能推荐方法,其特征在于,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。
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