【技术实现步骤摘要】
本公开属于信息推荐，尤其涉及自然语言处理、机器学习以及大型语言模型等。特别是一种信息推荐方法和装置、信息推荐系统、电子设备以及计算机可读存储介质。
技术介绍
1、数据挖掘技术在在线学习和基于网络的适应性教育系统中的应用越来越多，在在线学习中应用中进行数据挖掘，发现的有用信息可以直接被课程教育对象或作者使用。
2、在在线学习中应用数据挖掘，特别是以教育对象为中心的方法，旨在改善课程，涉及一系列需要克服的障碍。数据挖掘工具通常更注重于强大和灵活性，而不是简单易用。大多数当前的数据挖掘工具对于教育工作者来说过于复杂，而且它们的特性并不涵盖教育工作者可能需要的范围。一方面，存在许多可以应用数据挖掘的电子学习和基于网络的自适应课程，这些课程受三个关键方面的影响：首先，课程覆盖的知识领域；其次，课程级别(大学、中学或小学水平、特殊教育或其他类型的课程)；最后，课程的难度水平，即它是基础或初学者、中级、高级还是专家级课程。另一方面，根据这些因素可以获得的结果范围很广，这意味着在其中找到可以应用于任何类型课程的通用可重复模式相当棘手。此外，...
【技术保护点】
1.一种信息推荐方法，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述方法还包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于学习对象完成初始课程时的数据集，确定并发送关联规则集包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述获取用户对所述关联规则集的兴趣度包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述基于所述第一投票占比和所述第二投票占比，确定所述关联规则集中各个关联规则的兴趣度包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于所述兴趣度、所述匹配结果和所述关联规则集，更新所述知识库中信息元组
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【技术特征摘要】
1.一种信息推荐方法，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述方法还包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于学习对象完成初始课程时的数据集，确定并发送关联规则集包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述获取用户对所述关联规则集的兴趣度包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述基于所述第一投票占比和所述第二投票占比，确定所述关联规则集中各个关联规则的兴趣度包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于所述兴趣度、所述匹配结果和所述关联规则集，更新所述知识库中信息元组包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述采用转化后的信息元组，更新所述知识库中的信息元组包...
【专利技术属性】
技术研发人员：何光华，肖何，李思思，
申请(专利权)人：北京卅三智慧教育科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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