基于课程购买的购物篮推荐方法、装置及电子设备制造方法及图纸

本发明专利技术公开了基于课程购买的购物篮推荐方法、装置及电子设备，该方法包括以下步骤：收集课程购买数据条目；依据FP

【技术实现步骤摘要】
基于课程购买的购物篮推荐方法、装置及电子设备


[0001]本专利技术属于计算机软件应用
，具体涉及一种基于课程购买的购物篮推荐方法、装置及电子设备。

技术介绍

[0002]在针对学生的教育中，在线教育等发展迅速。单一的课程对学生理解前后知识点不到位，需要找一套连贯的课程学习，对于学生不熟悉的课程领域，学生很难判断贯穿前后的知识点有哪些、需要购买哪些课程，因而对于正在购买某种学习课程的学生，根据该课程的购买情况，精准的找到和该课程一起打包出售的课程集合，帮助学生找到该课程的关联课程，然而目前的在线教育领域中，还没有较好的技术方案能够做到这一点。

技术实现思路

[0003]为了解决上述问题，本专利技术提供一种基于课程购买的购物篮推荐方法、装置及电子设备，帮助学生快速有效地找到某种课程的关联课程，用一种连贯思维理解知识点，从而提高学生对知识点的理解。
[0004]本专利技术所采用的技术方案为：基于课程购买的购物篮推荐方法，包括以下步骤：收集课程购买数据条目；依据FP
‑
Growth算法，通过数据条目得到本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于课程购买的购物篮推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：收集课程购买数据条目；依据FP
‑
Growth算法，通过数据条目得到频繁模式；根据频繁模式，依据购买的第一课程，推荐第二课程，所述第一课程和第二课程均是频繁模式；利用新购买课程的数据，重复上述步骤。2.根据权利要求1所述的基于课程购买的购物篮推荐方法，其特征在于，所述“依据FP
‑
Growth算法，通过数据条目得到频繁模式”包括以下步骤：利用事务数据库中的数据构造 FP
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tree；挖掘条件模式基；根据条件模式基建立局部FP
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tree；挖掘频繁关联规则。3.根据权利要求2所述的基于课程购买的购物篮推荐方法，其特征在于：所述“利用事务数据库中的数据构造 FP
‑
tree
”ꢀ
包括以下步骤：扫描事务数据库一次，得到频繁 1
‑
项集；将事务数据库中的各个事务数据项按照支持度排序后，把每个事务中的数据项按降序依次插入到一棵以 NULL为根结点的树中，同时在每个结点处记录该结点出现的支持度；再一次扫描事务数据库，建立 FP
‑
tree。4.根据权利要求2所述的基于课程购买的购物篮推荐方法，其特征在于，所述“挖掘条件模式基”包括以下步骤；选定一个基于支持计数降序排序的频繁1
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项集，假设为Item，也就是FP
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tree的头表中的频繁1
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项集，此时，称该频繁1
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项集Item为后缀；纵向沿着头表向上，按照头表中频繁1
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项集支持计数的升序方向，优先遍历头表；在遍历头表的过程中同时横向遍历每个频繁1
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项集对应的链表域；通过横向遍历该频繁1
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项集Item对应的链表域，纵向向上遍历直到根结点停止，就得到了一个序列，该序列即为条件模式基。5.基于课程购买的购物篮推荐装置，其特征在于，包括：收集模块，用于收集课程购买数据条目；频繁模式分析模块，用于依据FP
‑
Growth算法，通过数据条目得到频繁模式；课程推荐模块，用于根据频繁模式，依据购买的第一课程，推荐第二课程，所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：原泉泉，王健，
申请(专利权)人：弘成科技发展有限公司，
类型：发明
国别省市：