基于大数据的学生阅读建议生成方法及相关设备技术

本申请公开了一种基于大数据的学生阅读建议生成方法及相关设备。其中的方法包括：将所有的学生的阅读信息通过聚类算法进行分类；获取当前学生的阅读信息所在类别的各学生的阅读信息，从中获取与当前学生对应的年龄、文化程度相同的学生的阅读信息，从中获取各阅读信息的各印象标签，并针对每个阅读信息，将阅读信息的各印象标签组成一个第一印象标签向量；获取当前学生的阅读信息中的各印象标签，组成第二印象标签向量；将各第一印象标签向量与第二印象标签向量进行对比，从各第一印象标签向量中查找到与第二印象标签向量中的印象标签相同的印象标签，得到第三印象标签向量；根据第三印象标签向量所对应的阅读书籍，为学生生成阅读建议。

【技术实现步骤摘要】
基于大数据的学生阅读建议生成方法及相关设备
本申请涉及教育信息化
，尤其涉及一种基于大数据的学生阅读建议生成方法及相关设备。
技术介绍
阅读是对于学生的自身素质发展的一种非常必要的活动，有效的阅读，不仅开拓学生的视野，而且可以提高学生身心的健康发展。不同阅读能力的学生所适合的书籍不同，不同兴趣爱好的学生所喜欢的书籍也不同，相关技术中，随着信息技术的发展，可阅读的书籍的种类越来越多，在网站上可以查询到大量的书籍，但是面对着大量的书籍，找到适合每个人的书籍变得比较困难，相应的，阅读质量也比较低。
技术实现思路
本申请的目的是提供一种基于大数据的学生阅读建议生成方法及相关设备，以解决相关技术中阅读质量较低的问题。本申请的目的是通过以下技术方案实现的：一种基于大数据的学生阅读建议生成方法，包括：通过网络采集当前待生成建议的学生以及各参考学生的阅读信息；所述阅读信息包括学生的年龄、文化程度、阅读书籍、所述阅读书籍的至少一个标签；所述标签为学生对所述阅读书籍的印象标签；将所有的学生的阅读信息通过聚类算法进行分类；获取当前待生成建议的学生的阅读信息所在类别的各学生的阅读信息，作为第一候选阅读信息；从所述第一候选阅读信息中，获取与所述当前待生成建议的学生对应的年龄、文化程度相同的学生的阅读信息，作为第二候选阅读信息；获取所述第二候选阅读信息中各所述阅读信息的各所述印象标签，并针对每个所述阅读信息，将所述阅读信息的各所述印象标签组成一个第一印象标签向量；获取所述当前待生成建议的学生的阅读信息中的各所述印象标签，组成第二印象标签向量；将各所述第一印象标签向量与所述第二印象标签向量进行对比，从各所述第一印象标签向量中查找到与所述第二印象标签向量中的所述印象标签相同的所述印象标签，得到第三印象标签向量；根据所述第三印象标签向量所对应的所述阅读书籍，为所述当前待生成建议的学生生成阅读建议。可选的，还包括：预先生成所述阅读书籍的初始的印象标签集合，接收学生从所述印象标签集合中选择的所述印象标签并添加到所述阅读信息中；和/或，接收学生输入的自定义的印象标签并添加到所述阅读信息中；和/或，接收学生输入的书评，从所述书评中提取若干词作为印象标签添加到所述阅读信息中。可选的，所述预先生成所述阅读书籍的初始的印象标签集合，包括：获取所述阅读书籍的封面；识别所述封面中的文字；从识别的文字中提取特征词；将提取的特征词作为初始的所述印象标签集合。可选的，所述识别所述封面中的文字，包括：采用光学字符识别OCR技术识别所述封面中的文字。可选的，所述从识别的文字中提取特征词，包括：采用词频逆文本频率指数TF-IDF技术从识别的文字中提取特征词。可选的，所述根据所述第三印象标签向量所对应的所述阅读书籍，为所述当前待生成建议的学生生成阅读建议，包括：将所述第三印象标签向量中各所述印象标签所对应的所述阅读书籍相同的分为一类，统计每一类中所述阅读书籍的数量；按照统计的所述阅读书籍的数量从高到底的顺序，为所述当前待生成建议的学生生成阅读建议。可选的，所述按照统计的数量从高到底的顺序，为所述当前待生成建议的学生生成阅读建议，包括：按照统计的所述阅读书籍的数量从高到低的顺序，选择当前阅读书籍，并执行如下调整步骤：判断所述当前待生成建议的学生的所述阅读信息中是否包含所述当前阅读书籍，如果是，将所述当前阅读书籍移动到最后一位，否则继续选择下一个当前阅读书籍，直至统计的所有的所述阅读书籍被选择完毕；根据调整后的所述阅读书籍的顺序，为所述当前待生成建议的学生生成阅读建议。一种基于大数据的学生阅读建议生成装置，包括：采集模块，用于通过网络采集当前待生成建议的学生以及各参考学生的阅读信息；所述阅读信息包括学生的年龄、文化程度、阅读书籍、所述阅读书籍的至少一个标签；所述标签为学生对所述阅读书籍的印象标签；分类模块，用于将所有的学生的阅读信息通过聚类算法进行分类；第一获取模块，用于获取当前待生成建议的学生的阅读信息所在类别的各学生的阅读信息，作为第一候选阅读信息；第二获取模块，用于从所述第一候选阅读信息中，获取与所述当前待生成建议的学生对应的年龄、文化程度相同的学生的阅读信息，作为第二候选阅读信息；第三获取模块，用于获取所述第二候选阅读信息中各所述阅读信息的各所述印象标签，并针对每个所述阅读信息，将所述阅读信息的各所述印象标签组成一个第一印象标签向量；第四获取模块，用于获取所述当前待生成建议的学生的阅读信息中的各所述印象标签，组成第二印象标签向量；查找模块，用于将各所述第一印象标签向量与所述第二印象标签向量进行对比，从各所述第一印象标签向量中查找到与所述第二印象标签向量中的所述印象标签相同的所述印象标签，得到第三印象标签向量；建议生成模块，用于根据所述第三印象标签向量所对应的所述阅读书籍，为所述当前待生成建议的学生生成阅读建议。一种电子设备，包括：处理器，以及与所述处理器相连接的存储器；所述存储器用于存储计算机程序；所述处理器用于调用并执行所述存储器中的所述计算机程序，以执行如以上任一项所述的方法。一种存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现如以上任一项所述的方法中各个步骤。本申请采用以上技术方案，具有如下有益效果：本申请实施例中提供一种新的自动生成阅读建议的方法，通过网络采集当前待生成建议的学生以及各参考学生的阅读信息，然后通过聚类算法将阅读信息分类，基于聚类算法的特性，当前待生成建议的学生的阅读信息所在的类别为第一候选阅读信息，该第一候选阅读信息中都是与其最相似的学生的阅读信息，基于此，进行阅读建议的生成，更加准确，具体的，将作为第一候选阅读信息，从第一候选阅读信息中获取与待生成建议的学生的年龄、文化程度相同的阅读信息作为第二候选阅读信息，以匹配学生的阅读能力，将第二候选阅读信息中的每个阅读信息的印象标签组成一个第一印象标签向量，将当前待生成建议的学生的阅读信息中的各印象标签组成一个第二印象标签向量，将各第一印象标签向量与第二印象标签向量对比，找到相同的印象标签，得到第三印象标签向量，其中的印象标签可以反映出学生的兴趣爱好，如此，可以对兴趣爱好等进行匹配，据此为学生生成阅读建议，更加符合学生的阅读能力、兴趣爱好等需求，从而可以提高阅读质量。附图说明为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本申请一个实施例提供的一种基于大数据的学生阅读建议生成方法的流程图；图2为本申请另一个实施例提供的一种基于大数据的学生阅读建议生成装置的结构示意图；图3为本申请另一个实施例提供的一种电子设备的结构图。具体实施方式为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将对本申请的技术方案进行详细的描述。显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所得到的所有其它实施方式，都属于本申请所保护的范围。实施例参见图1，图1是本申请实施例提供的一种基于大数本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于大数据的学生阅读建议生成方法，其特征在于，包括：通过网络采集当前待生成建议的学生以及各参考学生的阅读信息；所述阅读信息包括学生的年龄、文化程度、阅读书籍、所述阅读书籍的至少一个标签；所述标签为学生对所述阅读书籍的印象标签；将所有的学生的阅读信息通过聚类算法进行分类；获取当前待生成建议的学生的阅读信息所在类别的各学生的阅读信息，作为第一候选阅读信息；从所述第一候选阅读信息中，获取与所述当前待生成建议的学生对应的年龄、文化程度相同的学生的阅读信息，作为第二候选阅读信息；获取所述第二候选阅读信息中各所述阅读信息的各所述印象标签，并针对每个所述阅读信息，将所述阅读信息的各所述印象标签组成一个第一印象标签向量；获取所述当前待生成建议的学生的阅读信息中的各所述印象标签，组成第二印象标签向量；将各所述第一印象标签向量与所述第二印象标签向量进行对比，从各所述第一印象标签向量中查找到与所述第二印象标签向量中的所述印象标签相同的所述印象标签，得到第三印象标签向量；根据所述第三印象标签向量所对应的所述阅读书籍，为所述当前待生成建议的学生生成阅读建议。

【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的学生阅读建议生成方法，其特征在于，包括：通过网络采集当前待生成建议的学生以及各参考学生的阅读信息；所述阅读信息包括学生的年龄、文化程度、阅读书籍、所述阅读书籍的至少一个标签；所述标签为学生对所述阅读书籍的印象标签；将所有的学生的阅读信息通过聚类算法进行分类；获取当前待生成建议的学生的阅读信息所在类别的各学生的阅读信息，作为第一候选阅读信息；从所述第一候选阅读信息中，获取与所述当前待生成建议的学生对应的年龄、文化程度相同的学生的阅读信息，作为第二候选阅读信息；获取所述第二候选阅读信息中各所述阅读信息的各所述印象标签，并针对每个所述阅读信息，将所述阅读信息的各所述印象标签组成一个第一印象标签向量；获取所述当前待生成建议的学生的阅读信息中的各所述印象标签，组成第二印象标签向量；将各所述第一印象标签向量与所述第二印象标签向量进行对比，从各所述第一印象标签向量中查找到与所述第二印象标签向量中的所述印象标签相同的所述印象标签，得到第三印象标签向量；根据所述第三印象标签向量所对应的所述阅读书籍，为所述当前待生成建议的学生生成阅读建议。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：预先生成所述阅读书籍的初始的印象标签集合，接收学生从所述印象标签集合中选择的所述印象标签并添加到所述阅读信息中；和/或，接收学生输入的自定义的印象标签并添加到所述阅读信息中；和/或，接收学生输入的书评，从所述书评中提取若干词作为印象标签添加到所述阅读信息中。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述预先生成所述阅读书籍的初始的印象标签集合，包括：获取所述阅读书籍的封面；识别所述封面中的文字；从识别的文字中提取特征词；将提取的特征词作为初始的所述印象标签集合。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述识别所述封面中的文字，包括：采用光学字符识别OCR技术识别所述封面中的文字。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述从识别的文字中提取特征词，包括：采用词频逆文本频率指数TF-IDF技术从识别的文字中提取特征词。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第三印象标签向量所对应的所述阅读书籍，为所述当前待生成建议的学生生成阅读建议，包括：将所述第三印象标签向量中各所述印象标签所对应的所述阅读书籍相同的分为一类，统计每一类中所述阅读书籍的数...

【专利技术属性】
技术研发人员：王芃翰，韩雯旭，
申请(专利权)人：王芃翰，
类型：发明
国别省市：天津,12