[發(fā)明專利]課程推薦方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202210361114.3
• 申請(qǐng)日: 2022-04-07
• 公開（公告）號(hào): CN114723488B
• 公開（公告）日: 2023-05-30
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 陽捷;劉鋒俊
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 平安科技（深圳）有限公司
• 主分類號(hào): G06Q30/0201
• 分類號(hào): G06Q30/0201;G06Q30/0601;G06Q50/20;G06F16/9535;G06F40/289
• 代理公司: 深圳市沃德知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 44347
• 代理人: 高杰;于志光

本發(fā)明涉及智能決策技術(shù)，揭露一種課程推薦方法，包括：對(duì)每個(gè)所述負(fù)面評(píng)價(jià)進(jìn)行意圖識(shí)別，得到對(duì)應(yīng)的評(píng)價(jià)標(biāo)簽；根據(jù)每種所述評(píng)價(jià)標(biāo)簽對(duì)應(yīng)的所有所述負(fù)面評(píng)價(jià)在所述負(fù)面評(píng)價(jià)集中的數(shù)量占比，得到該種評(píng)價(jià)標(biāo)簽的評(píng)價(jià)權(quán)重；計(jì)算所述課程標(biāo)簽與所述評(píng)價(jià)標(biāo)簽的關(guān)聯(lián)度，得到初始推薦指數(shù)；根據(jù)所述初始推薦指數(shù)及所述評(píng)價(jià)權(quán)重進(jìn)行加權(quán)計(jì)算，得到每個(gè)所述課程對(duì)應(yīng)的推薦指數(shù)；利用所述推薦指數(shù)及預(yù)設(shè)的推薦閾值對(duì)所述課程集合中的所有課程進(jìn)行篩選，并將篩選的課程推送至所述待推薦用戶。本發(fā)明還涉及一種區(qū)塊鏈技術(shù)，所述評(píng)價(jià)標(biāo)簽可以存儲(chǔ)在區(qū)塊鏈節(jié)點(diǎn)中。本發(fā)明還提出一種課程推薦裝置、設(shè)備以及介質(zhì)。本發(fā)明可以提高課程推薦的準(zhǔn)確率。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及智能決策技術(shù)，尤其涉及一種課程推薦方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。

背景技術(shù)

在實(shí)際業(yè)務(wù)操作過程中，業(yè)務(wù)人員會(huì)有一些被客戶投訴，需要進(jìn)行相關(guān)課程的培訓(xùn)后才可以繼續(xù)執(zhí)業(yè)，因此，需要向被投訴人員推送培訓(xùn)課程。

但是現(xiàn)有的課程推薦方法對(duì)課程沒有篩選，不論課程對(duì)被投訴人員是否有用，直接將所有培訓(xùn)課程推薦給被投訴人員，導(dǎo)致課程推薦的準(zhǔn)確率較低。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明提供一種課程推薦方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，其主要目的在于提高了課程推薦的準(zhǔn)確率。

獲取待推薦用戶預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)的所有負(fù)面評(píng)價(jià)，得到負(fù)面評(píng)價(jià)集；

對(duì)每個(gè)所述負(fù)面評(píng)價(jià)進(jìn)行意圖識(shí)別，得到對(duì)應(yīng)的評(píng)價(jià)標(biāo)簽；

根據(jù)每種所述評(píng)價(jià)標(biāo)簽對(duì)應(yīng)的所有所述負(fù)面評(píng)價(jià)在所述負(fù)面評(píng)價(jià)集中的數(shù)量占比，得到該種評(píng)價(jià)標(biāo)簽的評(píng)價(jià)權(quán)重；

獲取課程集合，其中，所述課程集合中的每個(gè)課程都有對(duì)應(yīng)的課程標(biāo)簽；

計(jì)算所述課程標(biāo)簽與所述評(píng)價(jià)標(biāo)簽的關(guān)聯(lián)度，得到初始推薦指數(shù)；

根據(jù)所述初始推薦指數(shù)及所述評(píng)價(jià)權(quán)重進(jìn)行加權(quán)計(jì)算，得到每個(gè)所述課程對(duì)應(yīng)的推薦指數(shù)；

利用所述推薦指數(shù)及預(yù)設(shè)的推薦閾值對(duì)所述課程集合中的所有課程進(jìn)行篩選，并將篩選的課程推送至所述待推薦用戶的預(yù)設(shè)終端設(shè)備。

可選地，所述根據(jù)每種所述評(píng)價(jià)標(biāo)簽對(duì)應(yīng)的所有所述負(fù)面評(píng)價(jià)在所述負(fù)面評(píng)價(jià)集中的數(shù)量占比，得到該種評(píng)價(jià)標(biāo)簽的評(píng)價(jià)權(quán)重，包括：

計(jì)算每種所述評(píng)價(jià)標(biāo)簽對(duì)應(yīng)的所有所述負(fù)面評(píng)價(jià)的數(shù)量，得到標(biāo)簽評(píng)價(jià)數(shù)量；

根據(jù)每種所述評(píng)價(jià)標(biāo)簽對(duì)應(yīng)的所述標(biāo)簽評(píng)價(jià)數(shù)量與所述負(fù)面評(píng)價(jià)集中元素的數(shù)量進(jìn)行計(jì)算，得到該評(píng)價(jià)標(biāo)簽對(duì)應(yīng)的所述評(píng)價(jià)權(quán)重。

可選地，所述計(jì)算所述課程標(biāo)簽與所述評(píng)價(jià)標(biāo)簽的關(guān)聯(lián)度，得到初始推薦指數(shù)，包括：

將所述課程標(biāo)簽轉(zhuǎn)換為向量，得到課程向量；

將所述評(píng)價(jià)標(biāo)簽轉(zhuǎn)換為向量，得到評(píng)價(jià)向量；

計(jì)算所述課程向量與所述評(píng)價(jià)向量的相似度，得到所述初始推薦指數(shù)。

可選地，所述將所述課程標(biāo)簽轉(zhuǎn)換為向量，得到課程向量，包括：

將所述課程標(biāo)簽的每個(gè)字符轉(zhuǎn)化為向量，得到字符向量；

將所有所述字符向量按照對(duì)應(yīng)的字符在所述課程標(biāo)簽中的先后順序進(jìn)行連接，得到所述課程向量。

可選地，所述根據(jù)所述初始推薦指數(shù)及所述評(píng)價(jià)權(quán)重進(jìn)行加權(quán)計(jì)算，得到每個(gè)所述課程對(duì)應(yīng)的推薦指數(shù)，包括：

將所述評(píng)價(jià)標(biāo)簽對(duì)應(yīng)的評(píng)價(jià)權(quán)重與該評(píng)價(jià)標(biāo)簽對(duì)應(yīng)的每個(gè)所述初始推薦指數(shù)進(jìn)行計(jì)算，得到每個(gè)所述初始推薦指數(shù)的權(quán)重指數(shù)；

將所述課程對(duì)應(yīng)的所有所述權(quán)重指數(shù)進(jìn)行計(jì)算，得到所述推薦指數(shù)。