[發明專利]一種在線學習興趣點分析方法及系統

在審

• 申請號: 201810736610.6
• 申請日: 2018-07-06
• 公開（公告）號: CN109033255A
• 公開（公告）日: 2018-12-18
• 發明（設計）人: 徐玉紅
• 申請（專利權）人: 合肥明高軟件技術有限公司
• 主分類號: G06F17/30
• 分類號: G06F17/30
• 代理公司: 上海精晟知識產權代理有限公司 31253
• 代理人: 馮子玲

本發明公開了一種在線學習興趣點分析方法，涉及在線學習興趣點分析技術領域。本發明包括監測用戶的查詢請求信息；采集用戶發表動態消息；確定請求消息和動態消息的主題分類；累計計算各主題分類在域值時間內的權值和；利用權值和乘以預設的各主題分類的興趣占比率獲得對應興趣指數值；根據各主題分類的興趣指數值分析該用戶的興趣分布。還提供一種在線學習新區點分析系統。本發明通過監測用戶的社交網絡查詢請求信息以及采集用戶發表的動態消息以及該用戶在社交網絡中所關注的動態消息，同時計算消息權重分析學習興趣點，提高了網絡學習興趣點分析的合理性，同時提高了網絡學習興趣點的準確性，方便用戶網絡學習。

技術領域

本發明屬于在線學習興趣點分析技術領域，特別是涉及一種在線學習興趣點分析方法及系統。

背景技術

隨著互聯網技術在全球范圍內被更廣泛領域內的應用，人們開始關注網上學習給人們帶來的益處。

用戶學習興趣點是網絡興趣學習推送關注的重中之重。由于用戶的即時興趣受到生活習慣、時間、地點、天氣、工作計劃及其他周圍環境因素的影響，其預測工作也變得非常復雜。并且，導致預測工作更為困難的是，針對某一用戶的即時興趣是完全個性化的，無法以其他個體的交易數據作為經驗歷史數據來借鑒。

本發明致力于發明一種在線學習興趣點分析方法及系統，用于解決現有網絡學習興趣點分析不合理以及學習興趣點分析困難的問題。

發明內容

本發明的目的在于提供一種在線學習興趣點分析方法，通過監測用戶的社交網絡查詢請求信息以及采集用戶發表的動態消息以及該用戶在社交網絡中所關注的動態消息，同時計算消息權重分析學習興趣點，實現了網絡學習興趣點合理分析，解決了現有網絡學習興趣點分析不合理以及學習興趣點分析困難的問題。

為解決上述技術問題，本發明是通過以下技術方案實現的：

本發明為一種在線學習興趣點分析方法，包括：

A000：監測用戶的社交網絡查詢請求信息；

A001：采集用戶發表的動態消息以及該用戶在社交網絡中所關注的動態消息；

A002：根據預先確定的興趣分類模型，確定所述請求消息和所述動態消息的主題分類；

A003：根據所述請求消息和動態消息距離當前時間的時間距離計算消息權重；

A004：累計計算各所述主題分類在域值時間內的權值和；

A005：利用權值和乘以預設的各所述主題分類的興趣占比率獲得對應興趣指數值；

A006：根據各所述主題分類的興趣指數值分析該用戶的興趣分布。

優選地，所述對于某一主題分類的興趣指數值與用戶對該主題分類的興趣度成正比；所述社交網絡包括微博、瀏覽器、微信；所述動態消息距離為查詢請求信息、以及發表或關注動態消息距離當前時間的時間距離。

優選地，所述興趣分類模型預先確定的步驟如下：

B000：獲取訓練數據并對所述訓練數據進行標注；

B001：將所述訓練數據轉換為特征向量集合；

B001：量化主題分類的興趣占比率，生成基于文本的興趣分類模型。

優選地，B000中獲取訓練數據并對所述訓練數據進行標注具體過程如下：

C000：使用網絡爬蟲從數據源處收集頁面數據；

C001：對所收集的頁面數據進行文本數據的抽取；

C002：根據抽取的文本數據設置若干個興趣類別，并為每一興趣類別添加標簽。