知识推荐方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本公开提供了知识推荐方法、装置、电子设备及存储介质，涉及人工智能技术领域。具体实现方案为：获取候选知识点集合；针对候选知识点集合中的每个候选知识点，确定在设定的多个评价因素上的评价信息；根据每个候选知识点分别在多个评价因素上的评价信息，采用多因素决策模型确定每个候选知识点的推荐指数；根据候选知识点集合中每个候选知识点的推荐指数，从候选知识点集合中确定目标推荐知识点，并对目标推荐知识点进行推荐，由此，在知识推荐时考虑了知识点的多个评价因素，提高了知识推荐的效果。效果。效果。

【技术实现步骤摘要】
知识推荐方法、装置、电子设备及存储介质


[0001]本公开涉及人工智能
，尤其涉及知识推荐方法、装置、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]随着互联网的发展，网络学习发展十分迅速。为了完成对应课程的有效复习，网络学习相关设备可从大量复习数据中选择复习知识进行推荐。但是现有的推荐知识的方式仅是简单的从大量的复习数据中筛选出知识并推荐给用户，知识推荐的效果较差。

技术实现思路

[0003]本公开提供了一种用于知识推荐方法、装置、电子设备以及存储介质。
[0004]根据本公开的一方面，提供了一种知识推荐方法，包括：获取候选知识点集合；针对候选知识点集合中的每个候选知识点，确定在设定的多个评价因素上的评价信息；根据每个所述候选知识点分别在多个评价因素上的评价信息，采用多因素决策模型确定每个所述候选知识点的推荐指数；根据所述候选知识点集合中每个所述候选知识点的推荐指数，从所述候选知识点集合中确定目标推荐知识点，并对所述目标推荐知识点进行推荐。
[0005]在本公开的技术方案中，通过将每个候选知识点分别在多个评价本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种知识推荐方法，其特征在于，包括：获取候选知识点集合；针对候选知识点集合中的每个候选知识点，确定在设定的多个评价因素上的评价信息；根据每个所述候选知识点分别在多个评价因素上的评价信息，采用多因素决策模型确定每个所述候选知识点的推荐指数；根据所述候选知识点集合中每个所述候选知识点的推荐指数，从所述候选知识点集合中确定目标推荐知识点，并对所述目标推荐知识点进行推荐。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述评价因素包括：知识点掌握程度，所述针对候选知识点集合中的每个候选知识点，确定在设定的多个评价因素上的评价信息，包括：获取每个所述候选知识点的答题结果；将所述答题结果输入至知识点掌握预测模型中，以确定每个所述候选知识点在设定的知识点掌握程度上的评价信息。3.根据权利要求2所述的方法，其中，将所述答题结果输入至知识点掌握预测模型中，以确定每个所述候选知识点在知识点掌握程度上的评价信息之前，还包括：获取每个所述候选知识点的历史答题结果；将预设比例的所述历史答题结果作为训练数据集；采用所述训练数据集对初始的知识点掌握预测模型进行训练，生成知识点掌握预测模型。4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述评价因素包括：知识点的遗忘特性，所述针对候选知识点集合中的每个候选知识点，确定在设定的多个评价因素上的评价信息，包括：根据每个所述候选知识点的最后一次作答与历史相邻作答之间的时间间隔查询遗忘特性曲线，以确定每个所述候选知识点在设定的知识点遗忘特性上的评价信息。5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述根据每个所述候选知识点的最后一次作答与历史相邻作答之间的时间间隔查询遗忘特性曲线之前，还包括：针对每个所述候选知识点，获取历史答题时间和对应的答题正确率；获取多个候选遗忘曲线的遗忘参数；根据所述历史答题时间、对应的所述答题正确率和各所述候选遗忘曲线的遗忘参数，确定各所述候选遗忘曲线对应的误差值；其中，...

【专利技术属性】
技术研发人员：于薇，张洁茹，毛建鹏，赵薇，柳景明，
申请(专利权)人：北京猿力未来科技有限公司，
类型：发明
国别省市：