[發明專利]一種公開課智能推薦方法以及管理系統

有效

• 申請號: 201910236952.6
• 申請日: 2019-03-27
• 公開（公告）號: CN109903205B
• 公開（公告）日: 2020-03-17
• 發明（設計）人: 羅予東;陳遠紅;羅瑤嘉;何杰輝;葉政;李媚;張文敏
• 申請（專利權）人: 嘉應學院
• 主分類號: G06Q50/20
• 分類號: G06Q50/20;G06Q10/04
• 代理公司: 廣州海心聯合專利代理事務所(普通合伙) 44295
• 代理人: 羅振國

1.一種公開課智能推薦管理系統，其特征在于，包括記錄統籌設備，與用戶課程學習記錄數據庫連接，提取用戶課程學習記錄數據庫中存儲的課程學習的記錄信息，并將提取的用戶課程學習記錄信息中的用戶學習課程名稱以及學習時長按課程學習的時間先后順序進行統籌排序，構成學習課程統籌排序集合A(a1,a2,...,ai,...,an)，ai表示為用戶學習課程中排序順序為i的課程名稱；

課程關系構建設備，與記錄統籌設備連接，用于挖掘出用戶課程學習記錄數據庫中所有超過最小滿意度閾值的課程名稱，構成超頻率項集，再對超頻率項集進行連接處理，產生高階超頻率序列頻繁項集，以獲得課程間的關聯矩陣；

聚類統籌關聯設備，與課程關系構建設備連接，用于接收課程關系構建設備中的課程間的關聯矩陣，通過課程間的關聯矩陣構建對角矩陣D，且根據對角矩陣D獲取對比矩陣，計算對比矩陣L中最小特征值對應的特征向量，構建特征向量矩陣M，其中，聚類統籌關聯設備中構建對角矩陣D的公式，n表示為課程數量，P_ij表示為課程i和課程j的關聯度，利用對角矩陣D和關聯矩陣P構建對比矩陣L＝D-P，并將所有課程投影到K維空間，特征向量矩陣M中每一行表示每門課程對應的K個特征，最后將特征向量矩陣M中每一行作為樣本點，對N個樣本點進行聚類，得到每個課程的分類結果；

課程映射推薦設備，與記錄統籌設備連接，用于將用戶課程學習記錄信息中每門課程名稱轉換成課程代碼，并對轉換的課程代碼切換成二進制向量，切換后的二進制向量作為課程向量輸入至推薦設備模型中，得到課程推薦結果。

2.根據權利要求1所述的一種公開課智能推薦管理系統，其特征在于：還包括學習累計存儲設備，學習累計存儲設備與所有課程輸入端連接，用于存儲各課程名稱對應的映射整數值，進行歸一化處理，每一個課程名稱對應一個課程代碼，不同課程名稱對應的課程代碼不同，課程代碼對應二進制向量。

3.根據權利要求1所述的一種公開課智能推薦管理系統，其特征在于：所述課程代碼的滿意度計算公式為R(z)表示為學習累計存儲設備中存儲的包含課程代碼z的用戶課程代碼u的個數，count表示為學習累計存儲設備中所有課程代碼的總數量。

4.根據權利要求1所述的一種公開課智能推薦管理系統，其特征在于：所述課程關系構建設備的算法，包括以下步驟：

Q1、輸入用戶課程數據記錄數據庫，最小滿意度閾值；

Q2、掃描用戶課程數據記錄數據庫，產生長度為1的超頻率代碼序列的集合；

Q3、刪除不滿足最小滿意度閾值的超頻率代碼序列，并對刪除后的超頻率代碼序列進行連接，直至沒有新的超頻率代碼序列的集合產生時，結束連接；

Q4、輸出高階超頻率序列頻繁項集以及各課程代碼對應的滿意度列表。

5.根據權利要求1所述的一種公開課智能推薦管理系統，其特征在于：還包括信息偏差對比設備，信息偏差對比設備，與課程映射推薦設備連接，用于將課程輸出結果對應映射值與實際值進行統計，統計實際值與課程輸出結果對應的映射值間的分布概率，判斷實際值與課程輸出結果對應的映射值間的分布概率是否大于設定的分布概率閾值內，若大于分布概率閾值，修正實際值與課程輸出結果對應的映射值間的分布概率，直至修正后的實際值與課程輸出結果對應的映射值間的分布概率小于分布概率閾值。

6.根據權利要求5所述的一種公開課智能推薦管理系統，其特征在于：所述分布概率的計算公式為n表示為課程樣本的數量，lⁱ表示為第i個輸入值，sⁱ表示為第i個輸入值對應的實際值，R_t(sⁱ)表示為課程映射推薦設備的輸出值，g(t)≥0，當課程映射推薦設備的輸出值R_t(sⁱ)與實際值sⁱ間的偏差與g(t)的值呈正比。