【技术实现步骤摘要】
一种基于企业在线教育的智能推荐方法
本专利技术涉及信息推送
，特别涉及一种基于企业在线教育的智能推荐方法。
技术介绍
随着大数据技术和人工智能技术的不断发展，使得信息的推送更加方便快捷；同时根据用户的信息浏览记录和用户对信息的偏好，向用户推送信息，极大的提升了用户体验；但目前对于信息的推送，只是基于用户的兴趣爱好向用户推荐用户所感兴趣的知识数据，当企业需要向用户推送所要学习的必要资源时，只能依靠传统的邮件方式将用户所需学习的必要资源向用户传输。因此，急需一种基于企业在线教育的智能推荐方法。
技术实现思路
为解决上述技术问题，本专利技术提供一种基于企业在线教育的智能推荐方法，用以实现将用户感兴趣的知识数据和企业推送的必要推荐资源向用户传输。本专利技术实施例中提供了一种基于企业在线教育的智能推荐方法，其特征在于，包括：获取企业的知识数据，并将所述知识数据保存到知识数据库中；获取用户数据和用户的行为数据；获取企业推送的必要推荐资源；知识推荐模型，用于...
【技术保护点】
1.一种基于企业在线教育的智能推荐方法，其特征在于，包括：/n获取企业的知识数据，并将所述知识数据保存到知识数据库中；/n获取用户数据和用户的行为数据；/n获取企业推送的必要推荐资源；/n知识推荐模型，用于根据所述用户数据和所述行为数据，获取所述知识数据库中相应的所述知识数据；所述知识推荐模型，还用于根据所述用户数据，获取相应的所述必要推荐资源；将获取的所述知识数据和所述必要推荐资源合并，生成资源推荐数据，并将所述资源推荐数据向用户端传输。/n
【技术特征摘要】
1.一种基于企业在线教育的智能推荐方法，其特征在于，包括：
获取企业的知识数据，并将所述知识数据保存到知识数据库中；
获取用户数据和用户的行为数据；
获取企业推送的必要推荐资源；
知识推荐模型，用于根据所述用户数据和所述行为数据，获取所述知识数据库中相应的所述知识数据；所述知识推荐模型，还用于根据所述用户数据，获取相应的所述必要推荐资源；将获取的所述知识数据和所述必要推荐资源合并，生成资源推荐数据，并将所述资源推荐数据向用户端传输。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，获取知识数据，并将所述知识数据保存到知识数据库中包括：
基于大数据技术获取所述知识数据，并对所述知识数据进行检测，其包括：
获取包含敏感信息的知识数据，并将所述知识数据中的所述敏感信息进行标记；通过敏感分析模型对标记所述敏感信息的所述知识数据进行分析，获取所述知识数据中的所述敏感信息和所述敏感信息的相关情节；
对获取的所述知识数据进行检测，判断所述知识数据是否包含所述敏感信息或所述敏感信息的相关情节，当所述知识数据包含所述敏感信息或所述敏感信息的相关情节时，则暂停将所述知识数据向所述知识数据库传输；当所述知识数据不包含所述敏感信息和所述敏感信息的相关情节时，则将所述知识数据向所述知识数据库传输；
所述知识数据库，用于对所述知识数据进行鉴别，根据所述知识数据的内容，获取所述知识数据的标题信息、类别信息和权限信息；将所述知识数据与所述知识数据的所述标题信息、所述类别信息、所述权限信息关联；
知识推荐模型，用于根据所述用户数据和所述行为数据，获取所述知识数据库中相应的所述知识数据，其包括：
根据用户的所述行为数据，获取所述知识数据库中相应的所述知识数据；
获取所述知识数据的所述权限信息；
将用户的所述用户数据中的职务信息与所述权限信息进行比对，当所述用户数据中的所述职务信息符合所述权限信息时，将所述知识数据的所述标题信息和所述类别信息向所述用户端传输；
所述用户端，用于接收用户根据所述用户端显示的所述标题信息和所述类别信息输入的知识数据获取指令，并将所述知识数据获取指令向所述知识推荐模型传输；
所述知识推荐模型，用于根据所述知识获取指令中的标题信息和类别信息，从所述知识数据库中获取相应的所述知识数据向所述用户端传输。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，当所述知识数据包含所述敏感信息或所述敏感信息的相关情节时，则暂停将所述知识数据向所述知识数据库传输包括：
当所述知识数据仅包含所述敏感信息时，将所述知识数据中的所述敏感信息删除，并对删除所述敏感信息的所述知识数据的语义完整度进行检测；当判断删除所述敏感信息的所述知识数据的语义完整时，将删除所述敏感信息的所述知识数据向所述知识数据库传输；当判断删除所述敏感信息的所述知识数据的语义不完整时，检测所述知识数据的关键内容是否缺失，当检测到所述知识数据的关键内容缺失时，将删除所述敏感信息的所述知识数据过滤；当检测到所述知识数据的关键内容没有缺失时，对所述知识数据中语义不完整的部分进行恢复处理，使恢复处理后的所述知识数据语义完整，并将恢复处理后的所述知识数据向所述知识数据库传输；
当所述知识数据仅包含所述敏感信息的相关情节时，通过敏感分析模型对所述敏感信息的相关情节进行分析，判断所述敏感信息的相关情节是否包含对所述敏感信息的诱导或所述敏感信息的变形；当判断所述敏感信息的相关情节包含对所述敏感信息的诱导或所述敏感信息的变形，则将所述知识数据过滤；当判断所述敏感信息的相关情节不包含对所述敏感信息的诱导以及所述敏感信息的变形，将所述知识数据向所述知识数据库传输；
当所述知识数据包含所述敏感信息和所述敏感信息的相关情节时，则将所述知识数据过滤。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，获取用户数据和用户的行为数据包括：
向所述用户端传输用户数据获取指令；
所述用户端，用于接收到所述用户数据获取指令时，将所述用户端对应的所述用户数据向所述知识推荐模型传输；
所述知识数据库，还用于所述用户端获取所述知识数据时，记录所述用户端对所述知识数据的获取记录；并根据所述获取记录，获取用户基于所述用户端对所述知识数据的操作记录；所述知识数据库，还用于根据所述用户端对所述知识数据的获取记录和所述操作记录的操作内容，获取用户对所述知识数据的兴趣信息；并将对所述知识数据的所述获取记录、所述操作记录以及用户的所述兴趣信息合并，生成用户的行为数据。
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，
所述操作记录，包括对所述知识数据的收藏操作、分享操作以及评论操作；
所述用户数据，包括用户的名字信息、年龄信息、职务信息以及所属部门信息。
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，获取用户数据和用户的行为数据之后，还包括：
获取用户的所述行为数据中的所述操作记录中的评论操作；
分析用户的所述评论操作的内容是否包含敏感信息，当所述评论操作的内容包含所述敏感信息时，将所述评论操作删除，并向进行所述评论操作的所述用户端发送警告信息；所述用户端，还用于将所述警告信息向用户显示；
记录向所述用户端发送所述警告信息的次数，当向所述用户端发送所述警告信息的次数达到第一阈值次数时，在预设时间周期内限制用户基于所述用户端进行所述评论操作；当向所述用户端发送所述警告信息的次数达到第二阈值次数时，限制用户基于所述用户端的任何操作，并将用户的所述用户数据向企业后台工作人员传输。
7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，获取企业推送的必要推荐资源包括：
获取所述必要推荐资源，并获取所述必要推荐资源对应的推荐权限信息；
根据所述必要推荐资源的内容，...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵隽隽，赵剑飞，欧阳禄萍，
申请(专利权)人：知学云北京科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11
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