一种课程推荐列表的确定方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种课程推荐列表的确定方法、装置、设备及存储介质。该方法包括获取样本数据，根据样本数据获取目标基础数据字典；根据样本数据和目标基础数据字典得到目标稀疏向量；获取待推荐对象的初始特征向量，根据目标基础数据字典、目标稀疏向量和待推荐对象的初始特征向量得到待推荐对象的目标特征向量；根据目标基础数据字典和目标特征向量，确定待推荐对象的课程推荐列表。本发明专利技术的技术方案提供一种新的课程推荐列表的确定方法，充分考虑员工各个维度的特征信息，在后续课程推荐时有效避免只推荐个人感兴趣课程的场景，提高课程推荐质量以及准确率。推荐质量以及准确率。推荐质量以及准确率。

【技术实现步骤摘要】
一种课程推荐列表的确定方法、装置、设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及计算机应用
，尤其涉及一种课程推荐列表的确定方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]随着社会化分工的发展，不同岗位的员工学习地图需要综合考虑员工特征。现有技术中基于贝叶斯概率统计的课程推荐在贝叶斯概率统计算法中，一般先根据用户已发生的行为数据(例如已学课程列表，课程点击次数，课程停留时间等)来求得贝叶斯概率统计模型参数，最后根据给定的新用户信息和以求解的统计模型，计算出待推荐的课程列表。
[0003]基于贝叶斯概率统计的推荐算法过多依赖现有用户的行为数据，随着算法的执行次数增多，所推荐的数据范围变小，容易产生只推荐感兴趣课程的场景，在需要推荐和岗位相匹配的特定课程时存在不足。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供了一种课程推荐列表的确定方法、装置、设备及存储介质，以提供一种新的课程推荐列表的确定方法，充分考虑员工各个维度的特征信息，在后续课程推荐时有效避免只推荐个人感兴趣课程的场景，提高课程推荐质量以及准确率。
[0005]根据本专利技术的一方面，提供了一种课程推荐列表的确定方法，包括：
[0006]获取样本数据，根据所述样本数据获取目标基础数据字典；
[0007]根据所述样本数据和所述目标基础数据字典得到目标稀疏向量；
[0008]获取待推荐对象的初始特征向量，根据所述目标基础数据字典、所述目标稀疏向量和所述待推荐对象的初始特征向量得到待推荐对象的目标特征向量；<br/>[0009]根据所述目标基础数据字典和所述目标特征向量，确定所述待推荐对象的课程推荐列表。
[0010]根据本专利技术的另一方面，提供了一种课程推荐列表的确定装置，包括：
[0011]字典获取模块，用于获取样本数据，根据所述样本数据获取目标基础数据字典；
[0012]稀疏向量获取模块，用于根据所述样本数据和所述目标基础数据字典得到目标稀疏向量；
[0013]特征向量获取模块，用于获取待推荐对象的初始特征向量，根据所述目标基础数据字典、所述目标稀疏向量和所述待推荐对象的初始特征向量得到待推荐对象的目标特征向量；
[0014]课程推荐列表确定模块，用于根据所述目标基础数据字典和所述目标特征向量，确定所述待推荐对象的课程推荐列表。
[0015]根据本专利技术的另一方面，提供了一种电子设备，所述电子设备包括：
[0016]至少一个处理器；以及
[0017]与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
[0018]所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本专利技术任一实施例所述的课程推荐列表的确定方法。
[0019]根据本专利技术的另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现本专利技术任一实施例所述的课程推荐列表的确定方法。
[0020]本专利技术实施例的技术方案，通过获取样本数据，根据样本数据获取目标基础数据字典；根据样本数据和目标基础数据字典得到目标稀疏向量；获取待推荐对象的初始特征向量，根据目标基础数据字典、目标稀疏向量和待推荐对象的初始特征向量得到待推荐对象的目标特征向量；根据目标基础数据字典和目标特征向量，确定待推荐对象的课程推荐列表的技术手段，解决了现有课程推荐方法过多依赖现有用户的行为数据，随着算法的执行次数增多，所推荐的数据范围变小，容易产生只推荐感兴趣课程的场景，在需要推荐和岗位相匹配的特定课程时存在不足的问题，提供一种新的课程推荐列表的确定方法，充分考虑员工各个维度的特征信息，在后续课程推荐时有效避免只推荐个人感兴趣课程的场景，提高了课程推荐质量以及准确率。
[0021]应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本专利技术的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本专利技术的范围。本专利技术的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
[0022]为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，下面将对实施例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专利技术的一些实施例，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。
[0023]图1a为本专利技术实施例一提供的一种课程推荐列表的确定方法的流程图；
[0024]图1b为本专利技术实施例一提供的一种课程推荐列表的确定方法的应用示意图；
[0025]图2为本专利技术实施例二提供的一种课程推荐列表的确定装置的结构示意图；
[0026]图3实现本专利技术实施例的课程推荐列表的确定方法的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0027]为了使本
的人员更好地理解本专利技术方案，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本专利技术保护的范围。
[0028]需要说明的是，本专利技术的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本专利技术的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于
清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
[0029]实施例一
[0030]图1a为本专利技术实施例一提供的一种课程推荐列表的确定方法的流程图，本实施例可适用于对待推荐对象的课程推荐列表进行确定的情况，该方法可以由课程推荐列表的确定装置来执行，该课程推荐列表的确定装置可以采用硬件和/或软件的形式实现，该课程推荐列表的确定装置可配置于服务器中。如图1a所示，该方法包括：
[0031]S110、获取样本数据，根据样本数据获取目标基础数据字典。
[0032]其中，样本数据可以包括来源于公开平台的课程学习数据和特定对象的课程学习数据，即，样本数据的来源可以包括两部分。目标基础数据字典可以是一种带有样本数据基础特征的数据集合，目标基础数据字典可以是与样本数据对应的一种最优的字典。
[0033]在本实施例中，可以从公开平台或者已有数据中获取样本数据，从而根据样本数据得到目标基础数据字典。
[0034]在一个可选实施方式中，获取样本数据，可以包括：获取至少一个公开平台的课程学习数据，并获取样本对象的课程学习数据；将至少一个公开平台的课程学习数据按照预设模板进行记录，得到至少一个公开平台的样本数据；将样本对象的课程本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种课程推荐列表的确定方法，其特征在于，包括：获取样本数据，根据所述样本数据获取目标基础数据字典；根据所述样本数据和所述目标基础数据字典得到目标稀疏向量；获取待推荐对象的初始特征向量，根据所述目标基础数据字典、所述目标稀疏向量和所述待推荐对象的初始特征向量得到待推荐对象的目标特征向量；根据所述目标基础数据字典和所述目标特征向量，确定所述待推荐对象的课程推荐列表。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取样本数据，包括：获取至少一个公开平台的课程学习数据，并获取样本对象的课程学习数据；将所述至少一个公开平台的课程学习数据按照所述预设模板进行记录，得到所述至少一个公开平台的样本数据；将所述样本对象的课程学习数据按照所述预设模板进行记录，得到所述样本对象的样本数据；其中，所述预设模板包括对象特征和课程的对应关系。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述样本数据获取目标基础数据字典，包括：获取所述样本数据中的课程数据以及每种课程对应的标签信息，根据所述课程数据和所述标签信息生成初始化数据字典；获取所述样本对象的特征向量；通过最小二乘法，根据所述初始化数据字典和所述样本对象的特征向量获取所述目标基础数据字典。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述样本数据和所述目标基础数据字典得到目标稀疏向量，包括：通过贪婪算法，根据所述样本对象的样本数据和所述目标基础数据字典，得到目标稀疏向量。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述目标基础数据字典、所述目标稀疏向量和所述待推荐对象的初始特征向量得到待推荐对象的目标特征向量，包括：将所述目标基础数据字典和所述目标稀疏向量相乘，得到第一计算值；将所述目标基础数据字典和所述待推荐对象的初始特征向量相乘，得到第二计算值；确定所述第一计算值和所述第二计算值之间的差值，根据所述差值动态调整所述待推荐对象的初始特征向量...

【专利技术属性】
技术研发人员：张亚坤，
申请(专利权)人：中国农业银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：