[发明专利]题目推送方法、装置、设备和计算机可读存储介质

说明书

本发明公开了一种题目推送方法，包括以下步骤：获取做题日志样本集，根据所述做题日志样本集构建题目分析模型；在接收到题目推送请求时，获取所述题目推送请求对应的账户标识，及所述账户标识关联的做题日志；将所述做题日志输入至所述题目分析模型进行日志信息分析，得到所述做题日志对应的题目特征数据；根据所述题目特征数据获取所述题目推送请求对应的练习题目并输出。本发明还公开了一种题目推送装置、设备和计算机可读存储介质。本发明中构建题目分析模型，在题目推送时基于题目分析模型分析用户的做题日志，得到题目特征数据，获得题目特征数据对应的练习题目，以实现题目准确地推送。

技术领域

本发明涉及大数据分析领域，尤其涉及题目推送方法、装置、设备和计算机可读存储介质。

背景技术

随着计算机技术和网络的快速发展，互联网在线教育得以广泛应用。用户可以通过在线教育学习系统，进行在线学习、在线做题、在线考试等，方便学生进行个性化的学习和评测。

目前越来越多的学生通过计算机和互联网进行在线学习。在线学习后，学习系统一般会提供与视频学习内容关联的练习题目，以供学生练习；这些练习题目大多是老师或视频制作者事先制作好的对应配套练习题目，配套练习题目的练习题目数量、内容都是固定，无法根据学生需求、新的应用场景或不同教学点提供对应数量的或学生期望的题目。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种题目推送方法、装置、设备和计算机可读存储介质，旨在解决当前在线学习中练习题目不可以根据用户的需求进行准确推送的技术问题。

为实现上述目的，本发明提供题目推送方法，所述题目推送方法包括以下步骤：

获取做题日志样本集，根据所述做题日志样本集构建题目分析模型；

在接收到题目推送请求时，获取所述题目推送请求对应的账户标识，及所述账户标识关联的做题日志；

将所述做题日志输入至所述题目分析模型进行日志信息分析，得到所述做题日志对应的题目特征数据；

根据所述题目特征数据获取所述题目推送请求对应的练习题目并输出。

在一实施例中，所述获取做题日志样本集，根据所述做题日志样本集构建题目分析模型的步骤，包括：

获取做题日志样本集，对所述做题日志样本集中的各做题日志样本进行预处理，得到所述做题日志样本集对应的原始数据、中间数据和衍生数据；

将所述原始数据、所述中间数据和所述衍生数据进行维度划分，得到维度表与事实表，将所述维度表与所述事实表进行融合生成数据立方体；

统计所述数据立方体中相同维度的数据得到特征指标，利用所述特征指标进行模型训练，得到题目分析模型。

在一实施例中，所述获取做题日志样本集，对所述做题日志样本集中的各做题日志样本进行预处理，得到所述做题日志样本集对应的原始数据、中间数据和衍生数据的步骤，包括：

获取做题日志样本集，对所述做题日志样本集中各做题日志样本进行解析，获得各所述做题日志样本中已做练习题目的章节信息、题目信息、答题信息和/或操作信息；

将所述章节信息、所述题目信息、所述答题信息和/或所述操作信息作为原始数据，删除所述原始数据中的冗余信息，并对剩余的原始数据做归一化处理得到中间数据；

将所述中间数据按题目类型、题目知识点和/或题目考察频率分类形成数据子集，统计各所述数据子集中的中间数据，得到衍生数据。

在一实施例中，所述统计所述数据立方体中相同维度的数据得到特征指标，利用所述特征指标进行模型训练，得到题目分析模型的步骤，包括：

统计所述数据立方体中相同维度的数据得到特征指标，从所述特征指标中抽取预设比例的一次训练特征指标；