[发明专利]在线学习挖掘方法、装置、在线学习系统及服务器

权利要求书

1.一种在线学习挖掘方法，其特征在于，应用于服务器，所述服务器与多个在线学习终端通信连接，所述方法包括：

获取针对每个在线学习终端所对应的学习行为数据在多个在线学习推荐模型所对应的待挖掘的在线学习推荐结果，分别对所述在线学习推荐结果进行风格特征提取和内容特征提取，得到所述多个在线学习推荐模型对应的风格特征提取信息和内容特征提取信息，其中，所述风格特征提取信息用于表示所述在线学习推荐结果的每个待挖掘推荐对象的风格特征，所述内容特征提取信息用于表示所述在线学习推荐结果的每个待挖掘推荐对象的内容特征；

确定对所述在线学习推荐模型的风格特征提取信息和内容特征提取信息进行并行映射挖掘的在线学习挖掘指令集；

根据所述在线学习挖掘指令集，计算出所述风格特征提取信息和所述内容特征提取信息在相同在线学习挖掘指令下分别对应的观测挖掘向量矩阵，并构造两个所述观测挖掘向量矩阵之间的挖掘节点序列，以及基于所述挖掘节点序列对所述在线学习推荐模型的风格特征提取信息和内容特征提取信息进行并行映射挖掘，得到对应的并行映射挖掘信息；

根据确定的所述并行映射挖掘信息，分别生成每个在线学习推荐模型对应的在线学习推荐结果的在线学习挖掘结果，所述在线学习挖掘结果中包括在线学习挖掘内容知识点，所述在线学习挖掘内容知识点用于提示相应的在线学习平台的管理者针对所述在线学习挖掘内容知识点进行推荐内容的更新；

所述在线学习推荐模型包括与所述风格特征提取信息对应的第一在线学习推荐模型结构和与所述内容特征提取信息对应的第二在线学习推荐模型结构，所述确定对所述在线学习推荐模型的风格特征提取信息和内容特征提取信息进行并行映射挖掘的在线学习挖掘指令集的步骤，包括：

根据所述第一在线学习推荐模型结构输出的风格特征提取信息及所述第二在线学习推荐模型结构输出的内容特征提取信息，确定所述第一在线学习推荐模型结构相对于所述第二在线学习推荐模型结构的第一链接网络层以及所述第二在线学习推荐模型结构相对于所述第一在线学习推荐模型结构的第二链接网络层；

基于所述第一链接网络层以及所述风格特征提取信息所表征的所述第一在线学习推荐模型结构对所述第二在线学习推荐模型结构并行映射挖掘的并行映射挖掘部分的第一并行映射挖掘元素，对所述第一在线学习推荐模型结构进行调整，得到第一目标模型结构；

基于所述第二链接网络层以及所述内容特征提取信息所表征的所述第二在线学习推荐模型结构向所述第一在线学习推荐模型结构并行映射挖掘的并行映射挖掘部分的第二并行映射挖掘元素，对所述第二在线学习推荐模型结构进行调整，得到第二目标模型结构；

根据所述第一目标模型结构和所述第二目标模型结构确定对所述风格特征提取信息和所述内容特征提取信息进行并行映射挖掘的并行映射挖掘参数；其中，所述并行映射挖掘参数用于表征采用所述第一目标模型结构对所述风格特征提取信息进行并行映射挖掘的第一并行映射挖掘行为与采用所述第二目标模型结构对所述内容特征提取信息进行并行映射挖掘的第二并行映射挖掘行为相同；

在所述并行映射挖掘参数所指示的并行映射挖掘范围内采用所述第一目标模型结构确定所述风格特征提取信息的第一特征并行映射挖掘范围，并根据所述第一特征并行映射挖掘范围以及预存的所述第二在线学习推荐模型结构与所述服务器中的其他在线学习推荐模型之间的并行映射挖掘映射关系中包括的所述第二在线学习推荐模型结构与所述第一在线学习推荐模型结构之间的第一并行映射挖掘结果，得到第一在线学习挖掘指令集，所述第一并行映射挖掘结果是所述第二在线学习推荐模型结构作为并行映射挖掘对象且所述第一在线学习推荐模型结构作为待并行映射挖掘对象对应的并行映射挖掘结果；

在所述并行映射挖掘参数内采用所述第二目标模型结构确定所述内容特征提取信息的第二特征并行映射挖掘范围，并根据所述第二特征并行映射挖掘范围以及预存的所述第一在线学习推荐模型结构与所述服务器中的其他在线学习推荐模型之间的并行映射挖掘映射关系中包括的所述第一在线学习推荐模型结构与所述第二在线学习推荐模型结构之间的第二并行映射挖掘结果，得到第二在线学习挖掘指令集，所述第二并行映射挖掘结果是所述第一在线学习推荐模型结构作为并行映射挖掘对象且所述第二在线学习推荐模型结构作为待并行映射挖掘对象对应的并行映射挖掘结果；

根据所述第一在线学习挖掘指令集和所述第二在线学习挖掘指令集确定对所述在线学习推荐模型的风格特征提取信息和内容特征提取信息进行并行映射挖掘的在线学习挖掘指令集。