[发明专利]一种结合用户画像的题目推荐方法及系统在审
| 申请号： | 201910965991.X | 申请日： | 2019-10-12 |
| 公开（公告）号： | CN110704510A | 公开（公告）日： | 2020-01-17 |
| 发明（设计）人： | 不公告发明人 | 申请（专利权）人： | 中森云链(成都)科技有限责任公司 |
| 主分类号： | G06F16/2458 | 分类号： | G06F16/2458;G06F16/9535;G06Q10/04;G06Q50/20 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 610041 四川省成都市*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明利用计算机技术进行推荐，提出一种结合用户画像的题目推荐方法及系统，目的是向用户推荐合适的题目，提高用户使用python在线编程系统进行编程训练的效率，同时也能提高用户对该学习系统的信任度，提升用户粘性。本发明首先对用户和题目进行画像和建模，然后基于隐因子模型实现一个个性化题目推荐模型。本发明在训练推荐模型的同时，优化用户画像模型，实现了一个多目标优化的推荐模型。用户画像模型得到用户在知识点上的正确率画像，作为推荐模型的额外输出，可以用作给出推荐的解释。 | ||
| 搜索关键词： | 画像 题目 在线编程系统 多目标优化 计算机技术 额外输出 学习系统 因子模型 用户使用 用户推荐 信任度 正确率 知识点 建模 编程 个性化 优化 | ||
【主权项】：
1.一种结合用户画像的题目推荐方法，其特征在于包括以下步骤：/n步骤1：收集用户的历史做题数据和题目标签信息，并进行预处理，得到用户的显式反馈、隐式反馈和邻居关系；/n步骤2：将数据集划分为训练集和测试集；/n步骤3：使用自编码器，利用用户的显式反馈、隐式反馈和邻居关系进行用户画像，同时得到用户隐表示；/n步骤4：利用题目的标签信息和用户的显式反馈，学习得到题目隐表示；/n步骤5：基于用户隐表示和题目隐表示，预测用户在题目上的得分，并根据得分进行题目推荐。/n
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