[發(fā)明專利]基于深度學習的教育平臺課程推薦方法及系統(tǒng)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202110187586.7
• 申請日: 2021-02-18
• 公開（公告）號: CN113065060B
• 公開（公告）日: 2022-11-29
• 發(fā)明（設計）人: 于曉梅;毛倩;車雪玉;宮兆坤;付文響
• 申請（專利權）人: 山東師范大學
• 主分類號: G06F16/9535
• 分類號: G06F16/9535;G06N3/04;G06N3/08;G06Q30/06;G06Q50/20
• 代理公司: 濟南圣達知識產(chǎn)權代理有限公司 37221
• 代理人: 黃海麗

1.基于深度學習的教育平臺課程推薦方法，其特征是，包括：

獲取用戶的行為數(shù)據(jù)、用戶的基本信息和用戶的歷史觀看課程；

對獲取的用戶的行為數(shù)據(jù)、用戶的基本信息和用戶的歷史觀看課程進行數(shù)據(jù)預處理，得到用戶的行為序列；

對用戶的歷史觀看課程進行特征提取，得到課程特征；

對用戶的基本信息進行特征提取，得到用戶特征和用戶所處環(huán)境特征；

將用戶的行為序列、課程特征、用戶特征和用戶所處環(huán)境特征，輸入到預先訓練好的神經(jīng)網(wǎng)絡模型中，輸出課程推薦結果；

將用戶的行為序列、課程特征、用戶特征和用戶所處環(huán)境特征，輸入到預先訓練好的神經(jīng)網(wǎng)絡模型中，輸出課程推薦結果；其中，神經(jīng)網(wǎng)絡模型的具體結構包括：

依次連接的行為序列層、興趣抽取層、興趣演化層、全連接層、隱藏層和輸出層；

其中，行為序列層，用于將用戶的行為序列，轉換成第一Embedding行為序列；還用于將課程特征轉換成第二Embedding行為序列；將用戶所處環(huán)境特征轉換成第三Embedding行為序列；將用戶特征轉換成第四Embedding行為序列；

其中，興趣抽取層采用門控循環(huán)單元GRU來實現(xiàn)；興趣抽取層將第一Embedding行為序列進行興趣點抽取；

其中，興趣演化層采用添加注意力機制的GRU單元來實現(xiàn)；興趣演化層將用戶興趣點和課程特征進行演化得到用戶對課程興趣點演化特征；

其中，全連接層，對用戶對課程興趣點演化特征、第二Embedding行為序列、第三Embedding行為序列和第四Embedding行為序列進行向量連接處理，得到向量連接處理后的結果；

其中，隱藏層對向量連接處理后的結果處理，得到最終的課程推薦結果。

2.如權利要求1所述的基于深度學習的教育平臺課程推薦方法，其特征是，獲取用戶的行為數(shù)據(jù)、用戶的基本信息和用戶的歷史觀看課程；其中，

用戶的行為數(shù)據(jù)，包括：用戶對每個課程的點擊播放頻率、用戶對每個課程的歷史瀏覽次數(shù)、用戶對每個課程的歷史瀏覽時長、用戶對每個課程的歷史收藏次數(shù)、用戶對每個課程的歷史點贊次數(shù)；

用戶的基本信息，包括：用戶的年齡、學校、年級、專業(yè)；

用戶的歷史觀看課程，包括：課程名稱、課程類別、課程編號。

3.如權利要求1所述的基于深度學習的教育平臺課程推薦方法，其特征是，

對獲取的用戶的行為數(shù)據(jù)、用戶的基本信息和用戶的歷史觀看課程進行數(shù)據(jù)預處理，得到用戶的行為序列；具體包括：

計算缺失數(shù)據(jù)的比例值，確定缺失值的取值范圍，對缺失值用中位數(shù)進行替換；去除重復數(shù)據(jù)，去除空值數(shù)據(jù)。

4.如權利要求1所述的基于深度學習的教育平臺課程推薦方法，其特征是，對用戶的歷史觀看課程進行特征提取，得到課程特征；其中，課程特征，包括：平均每天觀看每個課程的時長或歷史觀看課程占每個領域課程的占比。

5.如權利要求1所述的基于深度學習的教育平臺課程推薦方法，其特征是，對用戶的基本信息進行特征提取，得到用戶特征和用戶所處環(huán)境特征；其中，用戶特征，包括：用戶的年齡、學校、年級、專業(yè)；用戶所處環(huán)境特征，包括：高校、科研機構、培訓結構、在職人員。

6.如權利要求1所述的基于深度學習的教育平臺課程推薦方法，其特征是，

將用戶的行為序列、課程特征、用戶特征和用戶所處環(huán)境特征，輸入到預先訓練好的神經(jīng)網(wǎng)絡模型中，輸出課程推薦結果；其中，預先訓練好的神經(jīng)網(wǎng)絡模型的訓練步驟包括：

構建訓練集；其中，所述訓練集為已知課程推薦結果標簽的用戶的行為序列、課程特征、用戶特征和用戶所處環(huán)境特征；

利用訓練集對神經(jīng)網(wǎng)絡模型進行訓練，得到訓練好的神經(jīng)網(wǎng)絡模型。