[發明專利]課程的分類處理方法、裝置、設備及介質

有效

• 申請號: 202111298158.8
• 申請日: 2021-11-04
• 公開（公告）號: CN113837322B
• 公開（公告）日: 2023-05-30
• 發明（設計）人: 李素粉;趙健東
• 申請（專利權）人: 中國聯合網絡通信集團有限公司
• 主分類號: G06F18/2415
• 分類號: G06F18/2415;G06F18/214
• 代理公司: 北京同立鈞成知識產權代理有限公司 11205
• 代理人: 楊俊輝;劉芳

1.一種課程的分類處理方法，其特征在于，應用于服務器，所述方法包括：

接收終端設備發送的課程分類請求，所述課程分類請求用于指示對待分類課程進行分類；

針對所述待分類課程，根據預先獲取的服務對象類型集合，以及學習待分類課程的途徑，分別獲取所述待分類課程的第一臨時變量，第二臨時變量和第三臨時變量；其中，所述服務對象類型集合中包括多個服務對象類型以及其他類型，所述多個服務對象類型包括專業線學員類型、領導力學員類型、新員工類型；所述學習待分類課程的途徑包括線上自學途徑、線上培訓班學習途徑和線下培訓班學習途徑；所述第一臨時變量為對于所述線上自學途徑，學習所述待分類課程的學員中每一類服務對象類型的學員數量的占比；所述第二臨時變量為對于所述線上培訓班途徑，所述待分類課程的線上培訓班中每一類服務對象類型的線上培訓班數量的占比；所述第三臨時變量為對于所述線下培訓班途徑，所述待分類課程的線下培訓班中每一類服務對象類型的線下培訓班數量的占比；

根據所述第一臨時變量，第二臨時變量，第三臨時變量，采用公式f_i＝αf_1i+βf_2i+γf_3i，計算獲取多個服務對象類型指標，每個服務對象類型指標用于指示所述待分類課程為所述服務對象類型的可能性；其中，f_i表示服務對象類型指標，f_1i表示所述第一臨時變量，f_2i表示所述第二臨時變量，f_3i表示所述第三臨時變量，α表示第一權重，β表示第二權重，γ表示第三權重，i∈[1,I]，I表示服務對象類型的數量；

判斷所述多個服務對象類型指標是否全部小于預設的指標閾值；

若所述多個服務對象類型指標全部小于所述指標閾值，則將其他類型確定為所述待分類課程的目標服務對象類型；

若所述多個服務對象類型指標中存在大于或等于所述指標閾值的指標，則將所述多個服務對象類型指標中，指標值最大的服務對象類型確定為所述待分類課程的目標服務對象類型；

根據預先獲取的課程關鍵字集合，課程學習量區間集合以及課程峰值學習時間區間集合，選擇出所述待分類課程對應的課程關鍵字，課程學習量區間，課程峰值學習時間區間；

根據所述待分類課程對應的課程關鍵字、課程學習量區間、課程峰值學習時間區間，確定出所述待分類課程的目標專業類型；

將所述待分類課程的所述目標服務對象類型和所述目標專業類型返回所述終端設備。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述待分類課程對應的課程關鍵字、課程學習量區間、課程峰值學習時間區間，確定出所述待分類課程的目標專業類型，包括：

獲取訓練數據集，所述訓練數據集中包括多個課程，以及每個課程對應的課程關鍵字、課程學習量區間、課程峰值學習時間區間和專業類型；

根據所述訓練數據集，對于預先獲取的專業類型集合中的每一種專業類型，將所述專業類型對應的課程數量與課程總數量的比值，確定為所述專業類型的先驗概率；

根據所述待分類課程對應的課程關鍵字、課程學習量區間、課程峰值學習時間區間，對于所述預先獲取的專業類型集合中的每一種專業類型，將所述專業類型對應的課程中課程關鍵字為待分類課程對應的課程關鍵字的課程的數量與所述專業類型對應的課程的數量的比值、所述專業類型對應的課程中課程學習量區間為待分類課程對應的課程學習量區間的課程的數量與所述專業類型對應的課程的數量的比值、所述專業類型對應的課程中課程峰值學習時間區間為待分類課程對應的課程峰值學習時間區間的課程的數量與所述專業類型對應的課程的數量的比值三者的乘積，確定為所述待分類課程為所述專業類型的條件概率；

對于所述預先獲取的專業類型集合中的每一種專業類型，將所述待分類課程為所述專業類型的條件概率和所述專業類型的先驗概率的乘積，確定為所述待分類課程為所述專業類型的專業類型指標，所述待分類課程為所述專業類型的專業類型指標用于指示所述待分類課程為所述專業類型的可能性；

根據所述待分類課程為每一種專業類型的專業類型指標，將數值最大的專業類型指標對應的專業類型確定為所述目標專業類型。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

獲取專業類型集合，所述專業類型集合中包括多種專業類型。