本发明专利技术涉及电数字数据处理技术领域，具体涉及一种煤矿实操培训课程智能推荐方法及系统，该方法包括：获取待推荐用户和每个样本用户对应的课程培训信息、工作信息和问卷答复信息，以及每个预设专业对应的专业信息；确定每个目标用户在每个预设专业下的工作匹配度、目标熟悉程度和课程需求程度；确定每个预设专业下的预设数量个初始聚类簇；确定每个预设专业下的专业通用程度；根据确定的目标用户之间的目标聚类距离特征，对目标用户进行聚类；根据待推荐用户所属目标聚类簇中目标用户对应的课程培训信息，对待推荐用户进行煤矿实操培训课程推荐。本发明专利技术通过对获取的多种信息进行数据处理，提高了煤矿实操培训课程推荐的准确度。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电数字数据处理，具体涉及一种煤矿实操培训课程智能推荐方法及系统。
技术介绍
1、煤矿实操培训课程往往是与煤矿相关的实际操作培训课程，由于煤矿实操培训课程的种类较多，为了便于用户进行煤矿实操培训课程的选择，往往需要对用户进行煤矿实操培训课程的推荐。目前，对物体进行推荐时，通常采用的方式为：根据用户的相关物体信息，对用户进行物体推荐。
2、然而，当根据用户的课程培训信息，对用户进行煤矿实操培训课程推荐时，经常会存在如下技术问题：
3、由于单个用户的课程培训信息中包含的与煤矿实操培训课程相关的信息量往往较少，所以只基于该用户的课程培训信息，往往难以准确地对该用户进行煤矿实操培训课程的推荐，从而导致对用户进行煤矿实操培训课程推荐的准确度较差。
技术实现思路
1、为了解决对用户进行煤矿实操培训课程推荐的准确度较差的技术问题，本专利技术提出了一种煤矿实操培训课程智能推荐方法及系统。
2、第一方面，本专利技术提供了一种煤矿实操培训课程智能推荐方法，该方法包括：
3、获取待推荐用户和每个样本用户对应的课程培训信息、工作信息和问卷答复信息，以及每个预设专业对应的专业信息；
4、将待推荐用户和每个样本用户，确定为目标用户，根据每个目标用户对应的工作信息和每个预设专业对应的专业信息，确定每个目标用户在每个预设专业下的工作匹配度；
5、根据每个目标用户对应的问卷答复信息，确定每个目标用户在每个预设专业下的目标熟悉程度；</p>6、根据每个目标用户在每个预设专业下的工作匹配度和目标熟悉程度，确定每个目标用户在每个预设专业下的课程需求程度；
7、根据所有目标用户在每个预设专业下的课程需求程度，对所有目标用户进行聚类，得到每个预设专业下的预设数量个初始聚类簇；
8、根据所有目标用户对应的问卷答复信息，确定每个预设专业下的专业通用程度；
9、根据每两个目标用户对应的工作信息、所有预设专业下的专业通用程度、以及每两个目标用户在所有预设专业下所属初始聚类簇，确定每两个目标用户之间的目标聚类距离特征；
10、根据所有目标用户之间的目标聚类距离特征，对所有目标用户进行聚类，得到目标聚类簇；
11、根据待推荐用户所属目标聚类簇中所有目标用户对应的课程培训信息，对待推荐用户进行煤矿实操培训课程推荐。
12、可选地，所述根据每个目标用户对应的工作信息和每个预设专业对应的专业信息，确定每个目标用户在每个预设专业下的工作匹配度，包括：
13、将任意一个目标用户确定为标记用户，将任意一个预设专业确定为标记专业，并将所述标记用户对应的工作信息和所述标记专业对应的专业信息之间的余弦相似度，确定为所述标记用户在所述标记专业下的工作匹配度。
14、可选地，所述根据每个目标用户对应的问卷答复信息，确定每个目标用户在每个预设专业下的目标熟悉程度，包括：
15、将任意一个目标用户确定为标记用户，将任意一个预设专业确定为标记专业，根据所述标记用户对应的问卷答复信息包括的标记专业下所有问卷题目的得分和标记专业下所有问卷题目的满分，确定所述标记用户在所述标记专业下的目标熟悉程度。
16、可选地，目标用户在预设专业下的课程需求程度对应的公式为：
17、；其中，是第i个目标用户在第c个预设专业下的课程需求程度；i是预设专业的序号；c是预设专业的序号；是第i个目标用户在第c个预设专业下的工作匹配度；是第i个目标用户对应的问卷答复信息包括的第c个预设专业下所有问卷题目的得分的累加值；是第i个目标用户对应的问卷答复信息包括的第c个预设专业下所有问卷题目的满分的累加值；是第i个目标用户在第c个预设专业下的目标熟悉程度。
18、可选地，所述根据所有目标用户对应的问卷答复信息，确定每个预设专业下的专业通用程度，包括：
19、根据所有目标用户对应的问卷答复信息包括的每个问卷题目的得分，确定每个问卷题目的平均得分；
20、根据每个预设专业下所有问卷题目的平均得分，确定每个预设专业下的普遍因子，其中，问卷题目的平均得分与普遍因子呈正相关；
21、将任意一个预设专业确定为标记专业，将所述标记专业下所有问卷题目所属预设专业中除了所述标记专业之外的预设专业，确定为参考专业，得到所述标记专业对应的参考专业集合；
22、根据所述标记专业对应的参考专业集合中各个参考专业下所有问卷题目与所述标记专业下所有问卷题目的交集，确定所述标记专业下的专业交叉程度；
23、根据每个预设专业下的普遍因子和专业交叉程度，确定每个预设专业下的专业通用程度，其中，普遍因子和专业交叉程度均与专业通用程度呈正相关。
24、可选地，预设专业下的专业通用程度对应的公式为：
25、；；；其中，是第c个预设专业下的专业通用程度；c是预设专业的序号；是归一化函数；是第c个预设专业下的普遍因子；是第c个预设专业下的专业交叉程度；是第c个预设专业下问卷题目的数量；h是第c个预设专业下问卷题目的序号；是第c个预设专业下第h个问卷题目的平均得分；是第c个预设专业对应的参考专业集合中参考专业的数量；v是第c个预设专业对应的参考专业集合中参考专业的序号；是第c个预设专业下所有问卷题目与第c个预设专业对应的参考专业集合中第v个参考专业下所有问卷题目的交集中问卷题目的数量；是以a为底的对数；a是预先设置的大于1的数值。
26、可选地，两个目标用户之间的目标聚类距离特征对应的公式为：
27、；其中，是第i个目标用户和第j个目标用户之间的目标聚类距离特征；i和j是预设专业的序号；；是取绝对值函数；是第i个目标用户对应的工作信息包括的工作年限；是第j个目标用户对应的工作信息包括的工作年限；n是预设专业的数量；c是预设专业的序号；是以自然常数为底的指数函数；是第c个预设专业下的专业通用程度；是第i个目标用户在第c个预设专业下所属初始聚类簇中，所有目标用户在第c个预设专业下的课程需求程度的均值；是第j个目标用户在第c个预设专业下所属初始聚类簇中，所有目标用户在第c个预设专业下的课程需求程度的均值。
28、可选地，所述根据所有目标用户在每个预设专业下的课程需求程度，对所有目标用户进行聚类，得到每个预设专业下的预设数量个初始聚类簇，包括：
29、将任意一个预设专业确定为标记专业，根据所有目标用户在所述标记专业下的课程需求程度，通过k-means算法，将目标用户聚为预设数量个聚类簇，作为所述标记专业下的预设数量个初始聚类簇。
30、可选地，所述根据待推荐用户所属目标聚类簇中所有目标用户对应的课程培训信息，对待推荐用户进行煤矿实操培训课程推荐，包括：
31、根据待推荐用户所属目标聚类簇中所有目标用户对应的课程培训信息，通过协同过滤算法，对待推荐用户进行煤矿实操培训课程推荐。
32、第二方面，本专利技术本文档来自技高网
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【技术保护点】
1.一种煤矿实操培训课程智能推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种煤矿实操培训课程智能推荐方法，其特征在于，所述根据每个目标用户对应的工作信息和每个预设专业对应的专业信息，确定每个目标用户在每个预设专业下的工作匹配度，包括：
3.根据权利要求1所述的一种煤矿实操培训课程智能推荐方法，其特征在于，所述根据每个目标用户对应的问卷答复信息，确定每个目标用户在每个预设专业下的目标熟悉程度，包括：
4.根据权利要求1所述的一种煤矿实操培训课程智能推荐方法，其特征在于，目标用户在预设专业下的课程需求程度对应的公式为：
5.根据权利要求1所述的一种煤矿实操培训课程智能推荐方法，其特征在于，所述根据所有目标用户对应的问卷答复信息，确定每个预设专业下的专业通用程度，包括：
6.根据权利要求5所述的一种煤矿实操培训课程智能推荐方法，其特征在于，预设专业下的专业通用程度对应的公式为：
7.根据权利要求1所述的一种煤矿实操培训课程智能推荐方法，其特征在于，两个目标用户之间的目标聚类距离特征对应的公式为：</p>8.根据权利要求1所述的一种煤矿实操培训课程智能推荐方法，其特征在于，所述根据所有目标用户在每个预设专业下的课程需求程度，对所有目标用户进行聚类，得到每个预设专业下的预设数量个初始聚类簇，包括：
9.根据权利要求1所述的一种煤矿实操培训课程智能推荐方法，其特征在于，所述根据待推荐用户所属目标聚类簇中所有目标用户对应的课程培训信息，对待推荐用户进行煤矿实操培训课程推荐，包括：
10.一种煤矿实操培训课程智能推荐系统，其特征在于，包括处理器和存储器，所述处理器用于处理存储在所述存储器中的指令以实现权利要求1-9中任一项所述的一种煤矿实操培训课程智能推荐方法。
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【技术特征摘要】
1.一种煤矿实操培训课程智能推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种煤矿实操培训课程智能推荐方法，其特征在于，所述根据每个目标用户对应的工作信息和每个预设专业对应的专业信息，确定每个目标用户在每个预设专业下的工作匹配度，包括：
3.根据权利要求1所述的一种煤矿实操培训课程智能推荐方法，其特征在于，所述根据每个目标用户对应的问卷答复信息，确定每个目标用户在每个预设专业下的目标熟悉程度，包括：
4.根据权利要求1所述的一种煤矿实操培训课程智能推荐方法，其特征在于，目标用户在预设专业下的课程需求程度对应的公式为：
5.根据权利要求1所述的一种煤矿实操培训课程智能推荐方法，其特征在于，所述根据所有目标用户对应的问卷答复信息，确定每个预设专业下的专业通用程度，包括：
6.根据权利要求5所述的一种煤矿实操培训课程...
【专利技术属性】
技术研发人员：巩超，戈海宾，周杨，崔浩，郑洪磊，张华中，宋炳芝，
申请(专利权)人：济宁市金桥煤矿，
类型：发明
国别省市：
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