[发明专利]一种数据处理方法、装置及电子设备

说明书

本发明提供了一种数据处理方法、装置及电子设备，获取目标数据以及所述目标数据在预设特征维度下的第一特征信息，获取待分析数据以及所述待分析数据在所述预设特征维度下的第二特征信息，基于所述第一特征信息和所述第二特征信息，从所述待分析数据中确定出与所述目标数据特征相似的待分析数据，并作为类似数据，对所述类似数据进行数据推送。通过本发明可以筛选出与目标数据特征相似的类似数据，在目标数据为用户错题时，类似数据即为与用户错题类似的类题，通过将类题推送给用户，能够使得用户不断复习该知识点，进而确保用户真正掌握了相应的知识点。

技术领域

本发明涉及数据处理领域，更具体的说，涉及一种数据处理方法、装置及电子设备。

背景技术

用户在教学软件(如微信小程序)上答题会产生错题，系统以用户个体为单位来收集用户的一段时间内的全部错题，形成可以在线作答的错题本。用户可以在错题本上订正错题，查漏补缺，提高学习效果。但是，光是订正错题原题，是不能确保用户真正掌握了相应的知识点，需要用举一反三的方式来检验和巩固用户的错误知识点，使得用户牢记知识点。

发明内容

有鉴于此，本发明提供一种数据处理方法、装置及电子设备，以解决需要一种辅助用户掌握错题知识点的方法的问题。

为解决上述技术问题，本发明采用了如下技术方案：

一种数据处理方法，包括：

获取目标数据以及所述目标数据在预设特征维度下的第一特征信息；

获取待分析数据以及所述待分析数据在所述预设特征维度下的第二特征信息；

基于所述第一特征信息和所述第二特征信息，从所述待分析数据中确定出与所述目标数据特征相似的待分析数据，并作为类似数据；

对所述类似数据进行数据推送。

可选地，在所述获取目标数据之前，还包括：

确定预设数据库中存储的初始数据在预设特征维度下的特征信息；

基于所述初始数据在所述预设特征维度下的特征信息，对所述初始数据进行分类，得到不同类别的初始数据；其中，在所述预设特征维度下的特征信息完全相同的初始数据作为一类初始数据；

依次将同一类别的所述初始数据作为所述目标数据。

可选地，所述第一特征信息和所述特第二特征信息均包括知识点信息、考法信息、解法信息和难度值；

基于所述第一特征信息和所述第二特征信息，从所述待分析数据中确定出与所述目标数据特征相似的待分析数据，并作为类似数据，包括：

根据所述第一特征信息和所述第二特征信息分别包括的所述知识点信息、所述考法信息和所述解法信息，计算所述待分析数据与所述目标数据的知识点相似度；

根据所述第一特征信息和所述第二特征信息分别包括的难度值，计算所述待分析数据与所述目标数据的难度相似度；

根据所述知识点相似度和所述难度相似度得到所述待分析数据与所述目标数据的综合相似度；

基于所述综合相似度，从所述待分析数据中确定出与所述目标数据相似的待分析数据，并作为类似数据。

可选地，根据所述第一特征信息和所述第二特征信息分别包括的所述知识点信息、所述考法信息和所述解法信息，计算所述待分析数据与所述目标数据的知识点相似度，包括：

根据所述第一特征信息和所述第二特征信息分别包括的所述知识点信息的交集个数信息与并集个数信息，计算所述待分析数据与所述目标数据的考点相似度；