【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及深度学习，具体为一种基于深度学习智能画像与课件推荐的方法及系统。
技术介绍
1、在针对培训人员智能画像与课件推荐的问题，已经存在一些解决方案。其中，一些方案采用传统的机器学习方法，通过提取特征并进行分类或回归等操作，实现对人员画像的构建和课件的推荐。这些方法通常需要人工设计和选择特征，因此对于不同场景和数据集，需要进行繁琐的特征工程工作。另外对于用户画像的构建和推荐算法的选择，需要综合考虑多种因素，如用户行为数据、内容特征和个性化需求等，因此需要更加精细的算法设计和优化,。虽然现有技术中存在一些解决方案，但仍存在一些问题和挑战，包括一些推荐算法也存在稀疏矩阵、“冷启动”等问题。然而，随着深度学习的发展，可以通过深度学习模型自动地从原始数据中学习特征表示，避免了手动设计特征的繁琐过程，深度学习模型具有强大的表达能力，可以从原始数据中提取高级抽象的特征表示，有效地捕捉数据中的潜在模式和关系。因此，深度学习在智能画像与课件推荐系统中逐渐成为主流方法。
2、本专利技术针对这些问题和挑战，提出了一种利用深度学习进行培训人...
【技术保护点】
1.一种基于深度学习智能画像与课件推荐的方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述基于深度学习智能画像与课件推荐的方法，其特征在于，获取视频信息，利用视频分帧和图像处理技术对视频进行预处理，得到处理后视频包括，
3.如权利要求1或2所述基于深度学习智能画像与课件推荐的方法，其特征在于，对所述处理后的视频进行特征提取，得到所述处理后视频的全面信息，包括，
4.如权利要求3所述基于深度学习智能画像与课件推荐的方法，其特征在于，所述获取用户行为数据信息，对所述用户行为数据进行预处理，得到行为模式、主题和词汇分布并建模，所述建模包括，主...
【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习智能画像与课件推荐的方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述基于深度学习智能画像与课件推荐的方法，其特征在于，获取视频信息，利用视频分帧和图像处理技术对视频进行预处理，得到处理后视频包括，
3.如权利要求1或2所述基于深度学习智能画像与课件推荐的方法，其特征在于，对所述处理后的视频进行特征提取，得到所述处理后视频的全面信息，包括，
4.如权利要求3所述基于深度学习智能画像与课件推荐的方法，其特征在于，所述获取用户行为数据信息，对所述用户行为数据进行预处理，得到行为模式、主题和词汇分布并建模，所述建模包括，主题分布和行为模式联合、主题分布和词汇分布联合以及行为模式和词汇分布联合，得到用户画像模型的权重，包括，
5.如权利要求4所述基于深度学习智...
【专利技术属性】
技术研发人员：宁浩宇，毛正雄，施蔚青，耿贞伟，张莉娜，李申章，
申请(专利权)人：云南电网有限责任公司信息中心，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。