[发明专利]一种教师推荐方法和装置

权利要求书

1.一种教师推荐方法，其特征在于，所述方法包括：

获取学生的特征信息构建对应的学生画像，其中，所述学生的特征信息包括学生学习、社交以及差异的特征信息；

通过教学特征规则模型对所述学生画像进行训练，得到所述学生需要的教师特征；

根据所述教师特征与预设教师的匹配度推荐教师。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在获取学生的特征信息构建对应的学生画像的步骤之前，所述方法还包括：

采集学生画像和教师画像的样本数据，并对所述样本数据进行标注；

根据标注的样本数据通过机器学习构建教学特征规则模型。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述教师特征与预设教师的匹配度推荐教师，包括：

通过余弦相似度计算所述教师特征与每位教师的相似度；

根据所述相似度的排名，由高向低推荐教师。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述通过余弦相似度计算所述教师特征与每位教师的相似度之后，所述方法还包括：

若确定有相似度相同的多个教师，则获取所述多个教师的积分信息；

根据所述积分信息的高低顺序推荐教师。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述获取所述多个教师的积分信息之前，所述方法还包括：

获取教师的分类评价数据和对应的权重值；

根据所述分类评价数据和所述权重值，按照预设积分计算规则得到每个教师的积分信息。

6.一种教师推荐装置，其特征在于，所述装置包括：

采集模块，用于获取学生的特征信息构建对应的学生画像，其中，所述学生的特征信息包括学生学习、社交以及差异的特征信息；

处理模块，用于对所述采集模块获取的学生特征信息进行语义解析、标注处理；

训练模块，用于通过教学特征规则模型对所述采集模块构建的学生画像进行训练，得到所述学生需要的教师特征；

匹配模块，用于根据所述训练模块得到教师特征与预设教师的匹配度推荐教师。

7.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述采集模块还用于在获取学生的特征信息构建对应的学生画像之前，采集学生画像和教师画像的样本数据；

所述处理模块还用于对所述样本数据进行标注；

所述训练模块还用于根据所述处理模块标注的样本数据通过机器学习构建教学特征规则模型。

8.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述匹配模块用于根据所述教师特征与预设教师的匹配度推荐教师，具体用于：

通过余弦相似度计算所述教师特征与每位教师的相似度；

根据所述相似度的排名，由高向低推荐教师。

9.如权利要求8所述的装置，其特征在于，所述匹配模块还用于在通过余弦相似度计算所述教师特征与每位教师的相似度之后，若确定有相似度相同的多个教师，则获取所述多个教师的积分信息；

根据所述积分信息的高低顺序推荐教师。

10.如权利要求9所述的装置，其特征在于，所述匹配模块还用于在获取所述多个教师的积分信息之前，获取教师的分类评价数据和对应的权重值；

根据所述分类评价数据和所述权重值，按照预设积分计算规则得到每个教师的积分信息。