[发明专利]一种课程推荐方法及装置

说明书

本发明的实施例公开一种课程推荐方法及装置，涉及网络技术领域，能够通过基础信息数据生成适合学员的推荐课程，使得学员访问企业网上学习平台时将合适的课程提前推荐给学员，从而提高学员的学习效率。该方法包括：获取基础信息数据；根据基础信息数据生成至少一个第一课程推荐列表，每个第一课程推荐列表由基础信息数据中的一项或多项数据生成；根据排除策略对至少一个第一课程推荐列表中的课程进行排除，生成至少一个第二课程推荐列表，其中第一课程推荐列表与第二课程推荐列表一一对应；对至少一个第二课程推荐列表进行查重和超阈值处理，生成最终课程推荐列表。本发明实施例应用于网络学习系统。

技术领域

本发明的实施例涉及网络技术领域，尤其涉及一种课程推荐方法及装置。

背景技术

企业网上学习平台基于互联网技术，采用开放的在线学习平台模式，以学习资源为核心，满足企业各种培训场景需求，构建企业内训生态系统，助企业实现人才领先。随着互联网的普及和深度应用，企业网上学习平台已经成为内部教育和知识分享的重要途径。用户行为数据是指导平台生产运营的主要依据之一，如何进行有效的数据分析是平台运营面临的一个主要问题。网络学员行为特征的建模过程是在分析学员行为，获取及维持和学员的喜好等，最后形成一个用来反应学员个性化需求、知识背景或者喜好的模型。获取学员的趣味喜好、需求和所有的交互行为等数据，经过剖析综合概括从而得到一个能够运算的可计算的格式化的学员行为特征模型，并连续地记录学员行为的变化，伴随学员喜好的变化进而改变学员行为特征模型的过程。

企业网上学习平台具有多级管理员用户，分别负责一定范围的学员学习行为管理和平台运营，需要了解学员的学习频度、学习进度和学习热点等信息，并将合适的课程推荐给合适的学员。因此对学员画像和课程推荐提出需求。学员画像是一种勾画目标学员、联系学员诉求与设计方向的有效工具，在各领域得到了广泛的应用。例如百度移动统计从移动开发者需求出发，在洞察学员、优化产品、运营推广三个方面去提供全面的分析直观报表以及敏捷开发支持，以及数字化的经营和推广管理的支持。移动统计能够帮助开发者解决学员属性越来越复杂，学员行为越来越多变，产品代周期越来越快，推广成本越来越高等诸多问题。然而，企业网上学习平台与社会互联网平台不同，具有学员范围比较固定且课程资源相对集中等特点，具有特定的学员画像和推荐需求。目前，针对企业网上学习平台的研究较少，无法向学员推荐合适的课程。

发明内容

本发明的实施例提供一种课程推荐方法及装置，能够通过基础信息数据生成适合学员的推荐课程，使得学员访问企业网上学习平台时将合适的课程提前推荐给学员，从而提高学员的学习效率。

为达到上述目的，本发明采用如下技术方案：

第一方面，提供一种课程推荐方法，该方法包括：获取基础信息数据，基础信息数据包括：学员岗位属性、学员年龄、学员的学习课程、学员学习每个课程的时长、课程的发布时间、当前时间以及企业当前战略方向的关键词；根据基础信息数据生成至少一个第一课程推荐列表，每个第一课程推荐列表由基础信息数据中的一项或多项数据生成；根据排除策略对至少一个第一课程推荐列表中的课程进行排除，生成至少一个第二课程推荐列表，其中第一课程推荐列表与第二课程推荐列表一一对应；对至少一个第二课程推荐列表进行查重和超阈值处理，生成最终课程推荐列表。

在上述方法中，首先，获取学员岗位属性、学员年龄、学员的学习课程、学员学习每个课程的时长、课程的发布时间、当前时间以及企业当前战略方向的关键词的等基础信息数据；并根据基础信息数据中的一项或多项数据生成至少一个第一课程推荐列表；然后，根据排除策略对至少一个第一课程推荐列表中的课程进行排除，生成至少一个第二课程推荐列表，其中第一课程推荐列表与第二课程推荐列表一一对应；对至少一个第二课程推荐列表进行查重和超阈值处理，生成最终课程推荐列表。本发明实施例能够通过基础信息数据生成适合学员的推荐课程，使得学员访问企业网上学习平台时将合适的课程提前推荐给学员，从而提高学员的学习效率。