[發明專利]一種選修課程推薦的方法和裝置

在審

• 申請號: 202011556028.5
• 申請日: 2020-12-24
• 公開（公告）號: CN112614029A
• 公開（公告）日: 2021-04-06
• 發明（設計）人: 俞京華;高浩;陳小飛;廖君
• 申請（專利權）人: 江蘇知途教育科技有限公司
• 主分類號: G06Q50/20
• 分類號: G06Q50/20
• 代理公司: 江蘇銀創律師事務所 32242
• 代理人: 孫計良

1.一種選修課程推薦的方法，其特征在于，包括如下步驟：

S1：獲取學生信息、課程信息和學生歷史選課記錄；

所述學生信息包括學生離散屬性信息、學生連續屬性信息；所述學生離散屬性信息至少包括性別信息、班級信息、專業信息、所屬院系信息、圖書借閱離散信息；所述學生連續屬性信息至少包括年齡信息、學生績點信息、圖書借閱連續信息；

所述課程信息包括課程離散屬性信息、課程連續屬性信息；所述課程離散屬性信息至少包括：課程名稱、開課院系；所述課程連續屬性信息包括：開課次數、平均成績；

所述歷史選課記錄包括學生歷史選課列表；

S2：根據所述學生連續屬性信息和所述課程連續屬性信息構建學生未選課程對向量PA_u1，a1和學生已選課程對向量PW_u2，a2，并根據所述學生歷史選課列表構建學生歷史選課矩陣B＝{b_u，j|u∈[1..N]，j∈[1..A]}；其中，

PA_u1，a1表示學生u1和其未選課程a1之間所組成的學生課程對的向量；

PW_u2，a2表示學生u2和其已選課程a2之間所組成的學生課程對的向量；

所述學生課程對向量是所述學生連續屬性信息和所述課程連續屬性信息的向量化表示；

B為N×A的歷史選課矩陣；N表示學生數；A為課程數；

b_u，j表示歷史中學生u是否已經選修課程j，若已經選修課程j，則b_u，j＝1，否則b_u，j＝0；

S3：根據所述學生離散屬性信息和所述課程離散屬性信息分別計算各學生與學生之間的相似度SS_u1，u2以及各課程與課程之間的相似度SC_a1，a2；其中，

SS_u1，u2表示學生u1和學生u2之間的相似度，

SC_a1，a2表示課程a1和學生a2之間的相似度，其中，

DS_w表示兩個學生第w個離散屬性信息是否相同，若相同，則DS_w＝1，否則DS_w＝0；

CSD表示學生離散屬性信息的個數；

DC_v表示兩個課程第v個離散屬性信息是否相同，若相同，則DC_v＝1，否則DC_v＝0；

CCD表示課程離散屬性信息的個數；

S4：根據所述學生未選課程對向量、學生已選課程對向量、學生與學生之間的相似度以及課程與課程之間的相似度計算學生未選課程和學生已選課程之間的相似度：

其中，

{u1，a1}表示學生u1和其未選課程a1所組成的學生未選課程對；

{u2，a2}表示學生u2和其已選課程a2所組成的學生已選課程對；

PA_u1，a1是學生u1和其未選課程a1之間所組成的學生課程對的向量；

PW_u2，a2是學生u2和其已選課程a2之間所組成的學生課程對的向量；

||PA_u1，a1-PW_u2，a2||是向量PA_u1，a1和向量PW_u2，a2之間的歐拉距離；

SS_u1，u2是學生u1和學生u2之間的相似度；

SC_a1，a2是課程a1和學生a2之間的相似度；

σ為預先設定的寬度參數；

S5：學生和課程特征之間的偏好分析和課程與課程特征隸屬分析，包括如下步驟：

S51：初始化學生和課程特征的偏好矩陣P＝{p_u，k＝c|u∈[1..N]，k∈[1..K]}；

其中，P為N×K的偏好矩陣；

K為課程特征數，為預先設定的值；

p_u，k表示學生u對第k個課程特征的偏好程度；

p_u，k＝c表示學生u對第k個課程特征的偏好程度初始化為c；

c為預先設定參數；

S52：根據所述學生未選課程和學生已選課程之間的相似度和學生和課程的偏好矩陣P計算課程與課程特征之間的隸屬度矩陣Q＝{q_j|j∈[1..A]}；其中，

q_j＝(PP^T+λ_itemE)^-1·p_u·∑_{{u2，a2}∈Ω}SP_{{u1，a1}，{u2，a2}}b_u2，a2；

其中，

p_u是學生u對各個課程特征的偏好程度所組成的向量，即，p_u＝{p_u，k|k∈[1..K]}；

q_j是課程j對各個課程特征的隸屬程度所組成的向量，即，q_j＝{q_j，k|k∈[1..K]}；

q_j，k表示課程j對第k個課程特征的隸屬程度；

b_u2，a2表示歷史中學生u2是否已經選修課程a2；

λ_item為預先設定的參數；

E為單位矩陣；

Ω表示學生已選課程對向量的全集；

S53：根據所述學生歷史選課矩陣B和所述隸屬度矩陣Q修正所述偏好矩陣P：

P＝B×Q^-1；

S54：計算損失值

其中，λ_user是預先設定的值；

S55：重復步驟S52、S53、S54直到損失值小于指定的閾值r；

S6：計算推薦值矩陣Z＝P·Q^T＝{z_u，j|u∈[1..N]，j∈[1..A]}，得到各個學生的課程推薦值向量z_u＝{z_u，j|j∈[1..A]}，然后依據學生的課程推薦值向量確定該學生的推薦課程；其中，

z_u，j是學生u的課程j的課程推薦值；

z_u是學生u的各個課程推薦值組成的向量。