[发明专利]一种习题的智能推送方法、系统及终端设备有效

专利信息
申请号: 201711392454.8 申请日: 2017-12-21
公开(公告)号: CN107978189B 公开(公告)日: 2020-01-14
发明(设计)人: 龙安忠 申请(专利权)人: 广东小天才科技有限公司
主分类号: G09B5/08 分类号: G09B5/08;G06F16/9535
代理公司: 44237 深圳中一专利商标事务所 代理人: 官建红
地址: 523860 广东省东*** 国省代码: 广东;44
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 一种 习题 智能 推送 方法 系统 终端设备
【权利要求书】:

1.一种习题的智能推送方法,其特征在于,所述习题的智能推送方法包括:

接收第一用户发送的搜索指令,根据所述搜索指令确定所述第一用户的能力等级,其中,所述搜索指令根据所述第一用户通过智能终端对正在练习的当前习题进行扫描的结果生成;

获取与所述当前习题相关的多于一道的习题,分析确定所获取的习题的难度级别;

推送与所述第一用户的能力等级相匹配的难度级别的习题;

所述根据所述搜索指令确定所述第一用户的能力等级,包括:

根据所述搜索指令获取预设时间段内搜索过所述当前习题的历史用户;

获取所述历史用户的用户信息,根据所述用户信息确定与所述第一用户的相似度符合预设条件的第二用户;

获取所述第二用户的能力等级,将所述第二用户的能力等级作为所述第一用户的能力等级。

2.如权利要求1所述的习题的智能推送方法,其特征在于,所述根据所述搜索指令获取预设时间段内搜索过所述当前习题的历史用户,包括:

根据所述搜索指令获取所述当前习题的ID信息,其中,所述ID信息用于标识预设习题库中的习题;

根据所述ID信息获取预设时间段内搜索过所述当前习题的历史用户。

3.如权利要求1或2所述的习题的智能推送方法,其特征在于,所述根据所述用户信息确定与所述第一用户的相似度符合预设条件的第二用户,包括:

根据所述历史用户的用户信息判断所述历史用户是否与所述第一用户处于同一地区的同一学年;

若所述历史用户与所述第一用户处于同一地区的同一学年,则获取所述历史用户预设时间段内习题搜索记录;

若所述习题搜索记录与所述第一用户的习题搜索记录的相似度大于预设值,则判定所述历史用户为第二用户。

4.如权利要求1或2所述的习题的智能推送方法,其特征在于,在所述推送与所述第一用户的能力等级相匹配的难度级别的习题之后,包括:

接收所述第一用户对所推送的习题的答题结果;

根据所述答题结果更新所述第一用户的能力等级。

5.一种习题的智能推送系统,其特征在于,所述习题的智能推送系统包括:

搜索指令接收单元,用于接收第一用户发送的搜索指令,根据所述搜索指令确定所述第一用户的能力等级,其中,所述搜索指令根据所述第一用户通过智能终端对正在练习的当前习题进行扫描的结果生成;

习题获取单元,用于获取与所述当前习题相关的多于一道的习题,分析确定所获取的习题的难度级别;

习题推送单元,用于推送与所述第一用户的能力等级相匹配的难度级别的习题;

所述搜索指令接收单元,包括:

历史用户搜索模块,用于根据所述搜索指令获取预设时间段内搜索过所述当前习题的历史用户;

第二用户确定模块,用于获取所述历史用户的用户信息,根据所述用户信息确定与所述第一用户的相似度符合预设条件的第二用户;

能力等级获取模块,用于获取所述第二用户的能力等级,将所述第二用户的能力等级作为所述第一用户的能力等级。

6.如权利要求5所述的习题的智能推送系统,其特征在于,所述历史用户搜索模块,包括:

第一获取模块,用于根据所述搜索指令获取所述当前习题的ID信息,其中,所述ID信息用于标识预设习题库中习题;

第二获取模块,用于根据所述ID信息获取预设时间段内搜索过所述当前习题的历史用户。

7.一种终端设备,包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至4任一项所述方法的步骤。

8.一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至4任一项所述方法的步骤。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于广东小天才科技有限公司,未经广东小天才科技有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201711392454.8/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top