[發(fā)明專利]一種學(xué)習(xí)資料智能推送方法及裝置

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201811201640.3
• 申請日: 2018-10-16
• 公開（公告）號: CN109446213A
• 公開（公告）日: 2019-03-08
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 李健;李鴻釗;張洪亮
• 申請（專利權(quán)）人: 四川生學(xué)教育科技有限公司
• 主分類號: G06F16/23
• 分類號: G06F16/23;G06F16/245;G06Q50/20;G06N20/00
• 代理公司: 成都弘毅天承知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 51230
• 代理人: 劉東

1.一種學(xué)習(xí)資料智能推送方法，應(yīng)用于學(xué)習(xí)資料智能推送裝置，所述學(xué)習(xí)資料智能推送裝置包括教育服務(wù)器和多個學(xué)習(xí)終端，其中，每個學(xué)習(xí)終端與所述教育服務(wù)器通信連接，其特征在于，所述學(xué)習(xí)資料智能推送方法包括：

所述教育服務(wù)器接收所述學(xué)習(xí)終端多次發(fā)送的與該學(xué)習(xí)終端綁定的學(xué)生的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)和考試數(shù)據(jù)；

將所述學(xué)習(xí)終端每次發(fā)送的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)和考試數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)后分別存儲于預(yù)先創(chuàng)建的機器學(xué)習(xí)模型的數(shù)據(jù)庫中；

在所述機器學(xué)習(xí)模型中利用大數(shù)據(jù)技術(shù)持續(xù)分析與所述學(xué)習(xí)終端對應(yīng)的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)和考試數(shù)據(jù)，并結(jié)合所述機器學(xué)習(xí)模型的數(shù)據(jù)庫中更新的教育節(jié)奏和社會時事構(gòu)建與該學(xué)習(xí)終端綁定的學(xué)生的當(dāng)前學(xué)習(xí)狀態(tài)圖像以及得到當(dāng)前學(xué)習(xí)狀態(tài)分析結(jié)果；

根據(jù)所述當(dāng)前學(xué)習(xí)狀態(tài)分析結(jié)果在預(yù)存的學(xué)習(xí)資料庫中查找匹配的學(xué)習(xí)資料，計算所述學(xué)習(xí)資料的匹配系數(shù)，并將所述學(xué)習(xí)資料和對應(yīng)的匹配系數(shù)一并推送給所述學(xué)習(xí)終端。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的學(xué)習(xí)資料智能推送方法，其特征在于，所述學(xué)習(xí)狀態(tài)圖像包括知識圖譜圖像和學(xué)習(xí)能力強弱圖像。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的學(xué)習(xí)資料智能推送方法，其特征在于，所述結(jié)合所述機器學(xué)習(xí)模型的數(shù)據(jù)庫中更新的教育節(jié)奏和社會時事構(gòu)建與該學(xué)習(xí)終端綁定的學(xué)生的當(dāng)前學(xué)習(xí)狀態(tài)圖像以及得到當(dāng)前學(xué)習(xí)狀態(tài)分析結(jié)果的步驟中，所述學(xué)習(xí)資料智能推送方法具體包括：

所述教育服務(wù)器按照時間順序為接收到的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)和考試數(shù)據(jù)分配記憶因子；

根據(jù)所述記憶因子構(gòu)建與該學(xué)習(xí)終端綁定的學(xué)生的當(dāng)前學(xué)習(xí)狀態(tài)圖像以及得到當(dāng)前學(xué)習(xí)狀態(tài)分析結(jié)果。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的學(xué)習(xí)資料智能推送方法，其特征在于，所述將所述學(xué)習(xí)終端每次發(fā)送的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)和考試數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)后分別存儲于預(yù)先創(chuàng)建的機器學(xué)習(xí)模型的數(shù)據(jù)庫中的步驟之前，所述學(xué)習(xí)資料智能推送方法還包括：

對接收到的所述學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)和所述考試數(shù)據(jù)分別進(jìn)行預(yù)處理，其中，所述預(yù)處理包括統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式和過濾干擾數(shù)據(jù)。

5.一種學(xué)習(xí)資料智能推送裝置，包括教育服務(wù)器和多個學(xué)習(xí)終端，其中，每個學(xué)習(xí)終端與所述教育服務(wù)器通信連接，其特征在于，所述教育服務(wù)器包括：

接收模塊，用于接收所述學(xué)習(xí)終端多次發(fā)送的與該學(xué)習(xí)終端綁定的學(xué)生的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)和考試數(shù)據(jù)；

存儲模塊，用于將所述學(xué)習(xí)終端每次發(fā)送的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)和考試數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)后分別存儲于預(yù)先創(chuàng)建的機器學(xué)習(xí)模型的數(shù)據(jù)庫中；

分析構(gòu)建模塊，用于在所述機器學(xué)習(xí)模型中利用大數(shù)據(jù)技術(shù)持續(xù)分析與所述學(xué)習(xí)終端對應(yīng)的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)和考試數(shù)據(jù)，并結(jié)合所述機器學(xué)習(xí)模型的數(shù)據(jù)庫中更新的教育節(jié)奏和社會時事構(gòu)建與該學(xué)習(xí)終端綁定的學(xué)生的當(dāng)前學(xué)習(xí)狀態(tài)圖像以及得到當(dāng)前學(xué)習(xí)狀態(tài)分析結(jié)果；

查找模塊，用于根據(jù)所述當(dāng)前學(xué)習(xí)狀態(tài)分析結(jié)果在預(yù)存的學(xué)習(xí)資料庫中查找匹配的學(xué)習(xí)資料，計算所述學(xué)習(xí)資料的匹配系數(shù)；

推送模塊，用于將所述學(xué)習(xí)資料和對應(yīng)的匹配系數(shù)一并推送給所述學(xué)習(xí)終端。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的學(xué)習(xí)資料智能推送裝置，其特征在于，所述學(xué)習(xí)狀態(tài)圖像包括知識圖譜圖像和學(xué)習(xí)能力強弱圖像。

7.根據(jù)權(quán)利要求5所述的學(xué)習(xí)資料智能推送裝置，其特征在于，所述分析構(gòu)建模塊包括分配單元和構(gòu)建單元，其中：

所述分配單元，用于按照時間順序為接收到的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)和考試數(shù)據(jù)分配記憶因子；

所述構(gòu)建單元，用于根據(jù)所述記憶因子構(gòu)建與該學(xué)習(xí)終端綁定的學(xué)生的當(dāng)前學(xué)習(xí)狀態(tài)圖像以及得到當(dāng)前學(xué)習(xí)狀態(tài)分析結(jié)果。

8.根據(jù)權(quán)利要求5所述的學(xué)習(xí)資料智能推送裝置，其特征在于，所述學(xué)習(xí)資料智能推送裝置還包括：

預(yù)處理模塊，用于對接收到的所述學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)和所述考試數(shù)據(jù)分別進(jìn)行預(yù)處理，其中，所述預(yù)處理包括統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式和過濾干擾數(shù)據(jù)。