基于人工智能的课程推荐方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于人工智能的课程推荐方法及系统，基于所述浏览路径，通过三维聚类，聚类短时间中含有跳转关系的网页页面，根据所述浏览路径和点击关键词，判断浏览路径相关的网页页面，通过课程推荐神经网络，得到多个推荐课程，将推荐课程对应的网页页面的点击文本转化为图片，进行课程推荐，通过网页页面跳转的关系建立树，根据树中网页页面的排列方式加上时间构建三维数组，判断用户一直在重复跳转的页面能够更加准确的提取出用户想要购买的课程。在网页页面的不断切换中，放置在网页的显眼位置，使得在浏览过程中实时且明显的推荐给用户。推荐给用户。推荐给用户。

【技术实现步骤摘要】
基于人工智能的课程推荐方法及系统


[0001]本专利技术涉及计算机
，具体而言，涉及一种基于人工智能的课程推荐的方法及系统。

技术介绍

[0002]随着互联网技术的发展，很多人都在线上选课程学习以及做题目巩固。一般来说，在学习了一段时间以后，需要做一些测试性的题目或者挑战性的题目，在做题过程中发现有缺漏的知识点，再重新针对性地选课程学习。而对于新用户，则需要直接给用户推荐课程。
[0003]目前，需要解决的问题是在网页页面的更迭中无法实时给用户进行推荐课程。现有技术中，一般情况的推荐算法是通过用户的个人信息和历史信息进行用户偏好判断，找到对应的数据。但是用户购买课程的成本较大，如果用户初始登录网站，还未进行课程购买或浏览部分课程，数据不够，无法大数据结合用户浏览路径和关键字给与推荐，会导致推荐准确性低。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于提供了一种基于人工智能的课程推荐的方法及系统，用以解决现有技术中存在的上述问题。
[0005]第一方面，本专利技术实施例提供了一种基于人工智能的课程推荐的法，包括：
[0006]获得浏览路径和多个点击文本；所述点击文本为点击的网页页面对应的文本；
[0007]将所述点击文本进行分词，得到多个点击关键词；所述点击关键词为用户在浏览路径中的点击文本的词；
[0008]基于所述浏览路径，聚类在预定时间中含有跳转关系的网页页面，得到第一页面集合；所述第一页面集合包含多个与当前页面的跳转距离为预设步长的网页页面，所述预设步长为预设的跳转次数；
[0009]根据所述浏览路径和点击关键词，得到第二页面集合；所述第二页面集合包括重复页面、关联未浏览页面和关键词页面；所述重复页面为浏览路径中重复浏览的次数大于其他网页页面的浏览的次数的网页页面；所述关联未浏览页面表示浏览路径中不存在但两次跳转就能够跳转到浏览路径中的网页页面; 所述关键词页面为点击关键词的个数大于关键字阈值的网页页面；
[0010]根据浏览路径、第一页面集合和第二页面集合，得到多个推荐课程；
[0011]将推荐课程推荐给用户。
[0012]可选的，所述基于所述浏览路径，聚类在预定时间中含有跳转关系的网页页面，得到第一页面集合，包括：
[0013]根据浏览路径和网页页面建立三维数组，将浏览路径中的网页页面在三维数组中的位置进行设为1；所述三维数组中的值表示一个用户在不同时间点点击的页面；
[0014]将所述浏览路径中的网页页面根据时间进行切分，得到历史浏览路径和当前浏览页面；所述当前浏览页面为当前的时间点点击的网页页面；所述历史浏览路径包括从用户点击的第一个网页页面到当前时间点的上一个时间点点击的网页页面的所有页面；
[0015]将所述历史浏览路径在所述三维数组中的位置进行三维聚类，得到多个聚类簇和多个聚类中心点；
[0016]根据多个聚类中心点，将距离当前时间点最近的聚类簇作为相邻聚类簇；
[0017]若当前浏览页面在相邻聚类簇中，将相邻聚类簇中包含的网页页面标记为聚类页面，并将所述聚类页面设置到第一页面集合中；
[0018]若当前浏览页面不在相邻聚类簇中，将当前浏览页面设置到第一页面集合中。
[0019]可选的，所述根据浏览路径和网页页面建立三维数组，将浏览路径中的网页页面在三维数组中的位置进行设为1，包括：
[0020]获得初始页面；所述初始页面为网站的主页面；
[0021]以初始页面为根节点，根据所述网页页面的跳转情况构建树，得到网页树；所述网页树中的子节点表示父节点对应的网页页面能够跳转的页面；
[0022]获得固定个数；所述固定个数为固定的点击的网页页面的个数；
[0023]将固定个数作为三维数组的第一维的行数，网页树的叶节点的个数为第二维的列数，网页树的层数为第三维的页数；
[0024]将浏览路径中的时间点对应点击的网页页面在三维数组中的位置对应设为1。
[0025]可选的，所述根据所述浏览路径和点击关键词，得到第二页面集合，包括：
[0026]根据浏览路径，得到多个浏览页面和对应的多个浏览次数；
[0027]根据所述多个浏览页面，若浏览页面的浏览次数大于其他网页页面的浏览次数，将所述浏览页面设置成重复页面；
[0028]根据所述多个浏览页面，得到多个关联未浏览页面；
[0029]根据所述多个点击关键词，若所述关键词页面为点击关键词的个数大于关键字阈值的网页页面，将所述浏览页面设置成关键词页面；
[0030]将所述重复页面、多个关联未浏览页面和多个关键词页面设置到关联页面集合中。
[0031]可选的，所述根据所述多个浏览页面，得到多个关联未浏览页面，包括：
[0032]获取网页页面中除所述浏览页面之外的页面，得到多个未浏览页面；
[0033]根据网页页面的跳转关系，构建网页页面的有向图；
[0034]获得有向图中浏览页面的位置，找到与浏览页面跳转两次就能够得到的未浏览页面，得到多个关联未浏览页面。
[0035]可选的，所述根据浏览路径、第一页面集合和第二页面集合，得到多个推荐课程，包括：
[0036]将所述浏览路径输入长短期记忆网络，得到浏览路径输出；
[0037]将所述第一页面集合和第二页面集合输入第一神经网络，得到页面输出；
[0038]将所述浏览路径输出和页面输出输入推荐神经网络，得到多个推荐课程。
[0039]可选的，所述长短期记忆网络为按照时间从远到近以步长为1输入浏览路径中的数据。
[0040]可选的，将推荐课程推荐给用户，包括：
[0041]根据推荐课程，得到推荐链接和推荐文本；
[0042]根据所述推荐文本重构图片，得到推荐图片；所述推荐图片包含推荐课程对应的文本的内容；
[0043]获得停留时间和替换位置；所述停留时间表示用户在一个网页页面停留的时间；所述替换位置表示网页中用于推荐课程的位置；
[0044]当所述停留时间大于停留阈值，将所述替换位置的图片替换为推荐图片，替换位置的图片链接替换为推荐链接。
[0045]可选的，所述根据所述多个点击关键词，得到关键词页面，包括：
[0046]根据所述多个点击关键词，得到目标关键词；所述目标关键词为点击关键词的个数大于其他的关键词的个数的关键词；
[0047]找到所述目标关键词对应的网页页面，得到关键词页面。
[0048]第二方面，本专利技术实施例提供了基于人工智能的课程推荐的系统，包括：
[0049]获取模块：获得浏览路径和多个点击文本；所述点击文本为点击的网页页面对应的文本；
[0050]关键词模块：将所述点击文本进行分词，得到多个点击关键词；述点击关键词为用户在浏览路径中的点击文本的词；
[0051]聚类模块：基于所述浏览路径，聚类在预定时间中含有跳转关系的网页页面，得到第一页面集合；所述第一页本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于人工智能的课程推荐的方法，其特征在于，包括：获得浏览路径和多个点击文本；所述点击文本为点击的网页页面对应的文本；将所述点击文本进行分词，得到多个点击关键词；所述点击关键词为用户在浏览路径中的点击文本的词；基于所述浏览路径，聚类在预定时间中含有跳转关系的网页页面，得到第一页面集合；所述第一页面集合包含多个与当前页面的跳转距离为预设步长的网页页面，所述预设步长为预设的跳转次数；根据所述浏览路径和点击关键词，得到第二页面集合；所述第二页面集合包括重复页面、关联未浏览页面和关键词页面；所述重复页面为浏览路径中重复浏览的次数大于其他网页页面的浏览的次数的网页页面；所述关联未浏览页面表示浏览路径中不存在但两次跳转就能够跳转到浏览路径中的网页页面；所述关键词页面为点击关键词的个数大于关键字阈值的网页页面；根据浏览路径、第一页面集合和第二页面集合，得到多个推荐课程；将推荐课程推荐给用户。2.根据权利要求1所述的基于人工智能的课程推荐的方法，其特征在于，所述基于所述浏览路径，聚类在预定时间中含有跳转关系的网页页面，得到第一页面集合，包括：根据浏览路径和网页页面建立三维数组，将浏览路径中的网页页面在三维数组中的位置进行设为1；所述三维数组中的值表示一个用户在不同时间点点击的页面；将所述浏览路径中的网页页面根据时间进行切分，得到历史浏览路径和当前浏览页面；所述当前浏览页面为当前的时间点点击的网页页面；所述历史浏览路径包括从用户点击的第一个网页页面到当前时间点的上一个时间点点击的网页页面的所有页面；将所述历史浏览路径在所述三维数组中的位置进行三维聚类，得到多个聚类簇和多个聚类中心点；根据多个聚类中心点，将距离当前时间点最近的聚类簇作为相邻聚类簇；若当前浏览页面在相邻聚类簇中，将相邻聚类簇中包含的网页页面标记为聚类页面，并将所述聚类页面设置到第一页面集合中；若当前浏览页面不在相邻聚类簇中，将当前浏览页面设置到第一页面集合中。3.根据权利要求2所述的基于人工智能的课程推荐的方法，其特征在于，所述根据浏览路径和网页页面建立三维数组，将浏览路径中的网页页面在三维数组中的位置进行设为1，包括：获得初始页面；所述初始页面为网站的主页面；以初始页面为根节点，根据所述网页页面的跳转情况构建树，得到网页树；所述网页树中的子节点表示父节点对应的网页页面能够跳转的页面；获得固定个数；所述固定个数为固定的点击的网页页面的个数；将固定个数作为三维数组的第一维的行数，网页树的叶节点的个数为第二维的列数，网页树的层数为第三维的页数；将浏览路径中的时间点对应点击的网页页面在三维数组中的位置对应设为1。4.根据权利要求1所述的基于人工智能的课程推荐的方法，其特征在于，所述根据所述浏览路径和点击关键词，得到第二页面集合，包括：
根据浏览路径，得到多个浏览页面和对应的多个浏览次数；根据所述多个浏览页面，若浏览页面的浏览次数大于其他网页页面的浏览次数，将所述浏览页面设置成重复页面；根据所述多个浏览页面，得到多个关联未浏览页面；根据所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：郑楠，曹鹏宇，杨连增，
申请(专利权)人：国信蓝桥教育科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：