【技术实现步骤摘要】
本说明书实施例涉及计算机，特别涉及一种题目推荐方法，本说明书一个或者多个实施例同时涉及一种题目推荐装置，一种计算设备，一种计算机可读存储介质以及一种计算机程序。
技术介绍
1、在教育技术行业中，存在一些基于用户的做题情况自动生成和推送题目的解决方案，这些解决方案通常依赖于机器学习和人工智能技术。
2、但是，当前的机器学习和人工智能技术，可能会过分强调学生短期内的做题错误情况，而忽视了学生的长期进步，并且过度地依赖学生的个人学习数据，导致对学生的做题情况分析过于片面，造成题目推送不准确。因此，亟需一种更准确、更适合用户的题目推荐方案以解决上述问题。
技术实现思路
1、有鉴于此，本说明书实施例提供了一种题目推荐方法。本说明书一个或者多个实施例同时涉及一种题目推荐装置，一种计算设备，一种计算机可读存储介质以及一种计算机程序，以解决现有技术中存在的技术缺陷。
2、根据本说明书实施例的第一方面，提供了一种题目推荐方法，包括：
3、确定当前用户在目标应用作答的当前题目；
4、获取预设历史时间段内所述当前用户的第一作答题目，以及其他用户的第二作答题目，其中，所述其他用户为根据所述目标应用进行题目作答的、除所述当前用户之外的用户，且所述当前用户与所述其他用户对所述目标应用对应的题库中同一维度的题目作答；
5、根据所述当前用户针对所述第一作答题目的答题结果，确定所述当前用户的第一学习能力值，以及根据所述其他用户针对所述第二作答题目的答题结果
6、根据所述第一学习能力值与所述当前题目的综合难度值的第一差值、以及所述第二学习能力值与所述当前题目的综合难度值的第二差值，确定目标推题规则；
7、根据所述目标推题规则从所述目标应用对应的题库中，确定所述当前用户的下一作答题目，其中，所述下一作答题目与所述当前题目属于同一维度的题目。
8、根据本说明书实施例的第二方面，提供了一种题目推荐装置，包括：
9、当前题目确定模块，被配置为确定当前用户在目标应用作答的当前题目；
10、作答题目获取模块，被配置为获取预设历史时间段内所述当前用户的第一作答题目，以及其他用户的第二作答题目，其中，所述其他用户为根据所述目标应用进行题目作答的、除所述当前用户之外的用户，且所述当前用户与所述其他用户对所述目标应用对应的题库中同一维度的题目作答；
11、学习能力值确定模块，被配置为根据所述当前用户针对所述第一作答题目的答题结果，确定所述当前用户的第一学习能力值，以及根据所述其他用户针对所述第二作答题目的答题结果，确定所述其他用户的第二学习能力值；
12、目标推题规则确定模块，被配置为根据所述第一学习能力值与所述当前题目的综合难度值的第一差值、以及所述第二学习能力值与所述当前题目的综合难度值的第二差值，确定目标推题规则；
13、下一作答题目确定模块，被配置为根据所述目标推题规则从所述目标应用对应的题库中，确定所述当前用户的下一作答题目，其中，所述下一作答题目与所述当前题目属于同一维度的题目。
14、根据本说明书实施例的第三方面，提供了一种计算设备，包括：
15、存储器和处理器；
16、所述存储器用于存储计算机可执行指令，所述处理器用于执行所述计算机可执行指令，该计算机可执行指令被处理器执行时实现上述题目推荐方法的步骤。
17、根据本说明书实施例的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，其存储有计算机可执行指令，该指令被处理器执行时实现上述题目推荐方法的步骤。
18、根据本说明书实施例的第五方面，提供了一种计算机程序，其中，当所述计算机程序在计算机中执行时，令计算机执行上述题目推荐方法的步骤。
19、本说明书一个实施例的一种题目推荐方法，包括：确定当前用户在目标应用作答的当前题目；获取预设历史时间段内所述当前用户的第一作答题目，以及其他用户的第二作答题目，其中，所述其他用户为根据所述目标应用进行题目作答的、除所述当前用户之外的用户，且所述当前用户与所述其他用户对所述目标应用对应的题库中同一维度的题目作答；根据所述当前用户针对所述第一作答题目的答题结果，确定所述当前用户的第一学习能力值，以及根据所述其他用户针对所述第二作答题目的答题结果，确定所述其他用户的第二学习能力值；根据所述第一学习能力值与所述当前题目的综合难度值的第一差值、以及所述第二学习能力值与所述当前题目的综合难度值的第二差值，确定目标推题规则；根据所述目标推题规则从所述目标应用对应的题库中，确定所述当前用户的下一作答题目，其中，所述下一作答题目与所述当前题目属于同一维度的题目。
20、具体的，该方法通过根据预设历史时间段内用户的题目的答题结果确定当前用户的第一学习能力值、以及其他用户的第二学习能力值，并根据当前用户的第一学习能力、其他用户的第二学习能力分别与当前题目的综合难度值的差值，综合分析当前题目相对于当前用户的合理性，由于综合分析结合了其他用户的学习情况，以及用户的长期做题情况，实现了精准分析用户实际能力，进一步的，根据得到的两个差值去确定目标推题规则、以及根据该目标推题规则确定当前用户的下一作答题目，使得下一作答题目相对于当前用户更加合适、更加准确，从而实现了根据用户长期学习情况、题目难度情况、其他用户学习情况向用户推荐更合适且更加准确的个性化题目的技术效果。
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1.一种题目推荐方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的题目推荐方法，其特征在于，所述根据所述当前用户针对所述第一作答题目的答题结果，确定所述当前用户的第一学习能力值，以及根据所述其他用户针对所述第二作答题目的答题结果，确定所述其他用户的第二学习能力值，包括：
3.根据权利要求2所述的题目推荐方法，其特征在于，所述根据所述当前用户针对所述第一作答题目的答题结果、以及所述第一作答题目的知识点和能力点，确定所述当前用户的第一学习能力值，包括：
4.根据权利要求3所述的题目推荐方法，其特征在于，所述根据所述各知识点对应的第一作答题目的答题结果、以及所述各能力点对应的第一作答题目的答题结果，确定所述当前用户的第一学习能力值，包括：
5.根据权利要求2所述的题目推荐方法，其特征在于，所述根据所述其他用户针对所述第二作答题目的答题结果、以及所述第二作答题目的知识点和能力点，确定所述其他用户的第二学习能力值，包括：
6.根据权利要求5所述的题目推荐方法，其特征在于，所述据所述各知识点对应的第二作答题目的答题结果、以及所述各能
7.根据权利要求1所述的题目推荐方法，其特征在于，所述综合难度值包括题目难度值以及知识点难度值；
8.根据权利要求7所述的题目推荐方法，其特征在于，所述根据所述当前用户针对所述第一作答题目的答题结果，确定所述当前用户的第一学习能力值，以及根据所述其他用户针对所述第二作答题目的答题结果，确定所述其他用户的第二学习能力值之后，还包括：
9.根据权利要求8所述的题目推荐方法，其特征在于，所述确定当前用户在目标应用作答的当前题目之前，还包括：
10.根据权利要求9所述的题目推荐方法，其特征在于，所述确定所述当前题目的能力点的能力点难度值、以及知识点的知识点难度值，包括：
11.根据权利要求1所述的题目推荐方法，其特征在于，所述根据所述第一学习能力值与所述当前题目的综合难度值的第一差值、以及所述第二学习能力值与所述当前题目的综合难度值的第二差值，确定目标推题规则，包括：
12.根据权利要求1所述的题目推荐方法，其特征在于，所述根据所述目标推题规则从所述目标应用对应的题库中，确定所述当前用户的下一作答题目，其中，所述下一作答题目与所述当前题目属于同一维度的题目，包括：
13.一种题目推荐装置，其特征在于，包括：
14.一种计算设备，其特征在于，包括：
15.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令被处理器执行时实现权利要求1至12任意一项所述题目推荐方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种题目推荐方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的题目推荐方法，其特征在于，所述根据所述当前用户针对所述第一作答题目的答题结果，确定所述当前用户的第一学习能力值，以及根据所述其他用户针对所述第二作答题目的答题结果，确定所述其他用户的第二学习能力值，包括：
3.根据权利要求2所述的题目推荐方法，其特征在于，所述根据所述当前用户针对所述第一作答题目的答题结果、以及所述第一作答题目的知识点和能力点，确定所述当前用户的第一学习能力值，包括：
4.根据权利要求3所述的题目推荐方法，其特征在于，所述根据所述各知识点对应的第一作答题目的答题结果、以及所述各能力点对应的第一作答题目的答题结果，确定所述当前用户的第一学习能力值，包括：
5.根据权利要求2所述的题目推荐方法，其特征在于，所述根据所述其他用户针对所述第二作答题目的答题结果、以及所述第二作答题目的知识点和能力点，确定所述其他用户的第二学习能力值，包括：
6.根据权利要求5所述的题目推荐方法，其特征在于，所述据所述各知识点对应的第二作答题目的答题结果、以及所述各能力点对应的第二作答题目的答题结果，确定所述其他用户的第二学习能力值，包括：
7.根据权利要求1所述的题目推荐方法，其特征在于，所述综合难度值包括题目难度值以及知识点难度值；
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【专利技术属性】
技术研发人员：王朔，杨青原，
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：
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