[发明专利]在线学习挖掘方法、装置、在线学习系统及服务器

说明书

本申请实施例提供一种在线学习挖掘方法、装置、在线学习系统及服务器，通过对在线学习推荐结果进行风格特征提取和内容特征提取，并确定对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，由此可以从在线学习推荐结果中有效挖掘出在线学习挖掘结果，以便于在线学习平台参考该在线学习挖掘结果进行后续的推荐内容侧重点布局，进而改善在线学习平台更新的推荐内容后续无法针对性地推荐给广大学员用户，而广大学员用户真正需要的推荐内容可能更新不及时或者更新内容过少的情况，提高信息推荐体验。

技术领域

本申请涉及大数据分析与信息推荐技术领域，具体而言，涉及一种在线学习挖掘方法、装置、在线学习系统及服务器。

背景技术

随着互联网技术的快速发展，通过在网上建立在线学习平台，可以使得众多学员用户通过互联网进行广泛地学习。在传统方案中，为了提高学院用户的学习体验，在线学习平台通常会收集学员用户在学习过程中产生的学习行为，并通过对学习行为进行大数据分析后与多个在线学习推荐模型进行匹配以为该学员用户关联对应的在线学习推荐模型进行后续的在线学习挖掘。

对于在线学习平台而言，通过预先配置的不同在线学习推荐模型可以为每个学员用户更有针对性地提供在线学习推荐结果以便于为学员用户符合其自身日常学习行为的丰富推荐内容。然而，在此基础上，也对在线学习平台上的推荐内容的丰富性造成了巨大的挑战，在线学习平台往往无法准确知晓哪些推荐内容更符合当前广大学员用户的学习行为，由此往往可能导致在线学习平台更新的推荐内容后续无法针对性地推荐给广大学员用户，而广大学员用户真正需要的推荐内容可能更新不及时或者更新内容过少，进而严重影响信息推荐体验。

发明内容

有鉴于此，本申请的目的在于提供一种在线学习挖掘方法、装置、在线学习系统及服务器，可以从在线学习推荐结果中有效挖掘出在线学习挖掘结果，以便于在线学习平台参考该在线学习挖掘结果进行后续的推荐内容侧重点布局，进而改善在线学习平台更新的推荐内容后续无法针对性地推荐给广大学员用户，而广大学员用户真正需要的推荐内容可能更新不及时或者更新内容过少的情况，提高信息推荐体验。

第一方面，本申请提供一种在线学习挖掘方法，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。

在第一方面的一种可能的设计中，所述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的步骤，包括：

分别对所述在线学习推荐结果的课程标签信息所指示的推荐课程信息进行提取，得到对应的推荐风格课程特征和推荐内容课程特征；