【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】一种智能提供推荐信息的方法和装置
[0001]本专利技术涉及人工智能(Artificial intelligence，AI)
，尤其涉及一种智能提供推荐信息的方法和装置。
技术介绍
[0002]对于工厂经理来说，如何提高工人的技能水平是一个显著问题。管理人员致力于不断提高工人的技能水平。工人需要智能的学习方法，该方法可以使工人独立学习，从而减少人工培训的成本，培训时间以及因工人流失(例如退休)而导致的技能流失。
[0003]现有的工人学习方法主要为师徒制。师徒采用面对面交流方式传递知识。其他工人学习方式主要通过社交媒体进行，例如视频学习、在线实时学习和互联网论坛等。但是，上述方法存在以下问题：师徒制培训周期长，学习效率还取决于师傅的教学水平，而且师徒制不可避免地会影响师傅自身的生产能力。另外，与社交媒体相关的学习系统存在诸多问题，比如学习内容繁琐以及工人无法准确找到需要学习的内容。而且，工人通常不知道需要学习何种技能。
[0004]AI对各行各业产生重大影响。制造商已经开始认识并体验AI的优势。>
技术实现思路
【技术保护点】
【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种智能提供推荐信息的方法(100)，其特征在于，包括：确定对应于用户标识的用户属性参数(102)；确定将所述用户属性参数输入得分模型所输出的、对应于所述用户标识的得分值(104)；基于所述得分值和与用户相关的知识图谱，确定对应于所述用户标识的推荐信息(106)；提供所述推荐信息(108)。2.根据权利要求1所述的智能提供推荐信息的方法(100)，其特征在于，所述确定对应于用户标识的用户属性参数(102)包括下列中的至少一个：从用户信息数据库获取对应于所述用户标识的工作时间；从用户信息数据库获取对应于所述用户标识的历史任务量；从用户信息数据库获取对应于所述用户标识的当前任务；从用户信息数据库获取对应于所述用户标识的技能水平值；从用户信息数据库获取对应于所述用户标识的培训时间；从所述知识图谱获取对应于所述用户标识的技能数。3.根据权利要求1所述的智能提供推荐信息的方法(100)，其特征在于，所述用户属性参数包含多个种类，所述得分模型为包含多个维度的、已训练的机器学习模型，其中每个维度对应于所述用户属性参数的每个种类。4.根据权利要求1所述的智能提供推荐信息的方法(100)，其特征在于，所述知识图谱包含用户实体、技能实体与操作对象实体；其中用于构建所述知识图谱的数据来源包括下列中的至少一个：结构化数据；非结构化数据；半结构化数据。5.根据权利要求4所述的智能提供推荐信息的方法(100)，其特征在于，所述基于得分值和与用户相关的知识图谱，确定对应于所述用户标识的推荐信息(106)，包括：确定对应于所述得分值所属的等级范围的技能集合；确定所述知识图谱中所保存的、对应于所述用户标识的技能；从所述技能集合中去除所述对应于用户标识的技能；基于技能集合中的剩余技能确定对应于所述用户标识的推荐信息；或确定具有与该得分值相似的得分值的相似用户；确定所述知识图谱中所保存的、对应于所述相似用户的用户标识的技能；基于所述对应于相似用户的用户标识的技能，确定对应于所述用户标识的推荐信息；或基于所述知识图谱确定与对应于所述用户标识的用户相似的相似用户；确定所述知识图谱中所保存的、对应于所述相似用户的用户标识的技能；基于所述对应于相似用户的用户标识的技能，确定对应于所述用户标识的推荐信息。6.根据权利要求4所述的智能提供推荐信息的方法(100)，其特征在于，所述基于得分值和与用户相关的知识图谱，确定对应于所述用户标识的推荐信息(106)，包括：基于所述知识图谱确定第一相似用户集合，其中所述第一相似用户集合包括对应于所述用户标识的用户的相似用户；基于得分值比较过程确定第二相似用户集合，其中所述第
二相似用户集合包括对应于所述用户标识的用户的相似用户；确定第一相似用户集合和第二相似用户集合的交集；基于所述知识图谱中所保存的、所述交集中用户的技能，以及所述知识图谱中所保存的、对应于所述用户标识的用户的技能，确定对应于所述用户标识的推荐信息。7.一种智能提供推荐信息的装置(600)，其特征在于，包括：第一确定模块(601)，用于确定对应于用户标识的用户属性参数；第二确定模块(602)，用于确定将所述用户属性参数输入得分...
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