[发明专利]在线学习推荐方法、在线学习系统及服务器

权利要求书

1.一种在线学习推荐方法，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：

从每个所述在线学习终端中获取学员用户对应的学习行为数据，并提取与所述学习行为数据对应的学习行为风格数据，所述学习行为数据为所述服务器根据所述学员用户对应的在线学习终端的在线学习模式信息，以及所述在线学习终端与所述服务器之间的在线学习交互方式得到的，在线学习模式信息用于表征学员用户的在线学习模式，在线学习模式包括预习学习模式、复习学习模式、备考学习模式，对用户不同的在线学习模式，学习行为数据的采集策略各有不同，在线学习交互方式是指学员用户与在线学习平台之间的交互方式，交互方式包括单向问答交互方式、双向问答交互方式；

获取每个学员用户的在线学习推荐模型的学习风格权重参数以及每个在线学习推荐模型在对应的学习风格权重参数下的推荐策略所对应的推荐权重，并根据所述学习行为风格数据中的风格数据对应的风格权重以及每个在线学习推荐模型的学习风格权重参数及其在对应的学习风格权重参数下的推荐策略中所对应的推荐权重，计算所述学习行为数据与每个在线学习推荐模型之间的适配度；

在确定出的所有适配度中存在达到预设适配度阈值的目标适配度时，将所述学员用户关联到所述目标适配度对应的第一目标在线学习推荐模型中以使所述第一目标在线学习推荐模型对所述学员用户进行信息推荐得到第一在线学习推荐结果；

在确定出的所有适配度中未存在达到所述预设适配度阈值的目标适配度时，确定出每个在线学习推荐模型相对于所述学员用户的推荐级别并根据所述推荐级别的大小顺序，通过每个对应的在线学习推荐模型对所述学员用户的所述学习行为数据进行数据特征识别得到所述学员用户对应的多个模型匹配属性以及每个模型匹配属性中对应的与每个在线学习推荐模型的推荐级别对应的模型属性节点，根据每个模型匹配属性从所述学员用户对应的学习行为风格数据中确定出每个模型匹配属性对应的风格属性权重参数，将每个模型匹配属性对应的风格属性权重参数关联到每个模型匹配属性中加载的模型属性节点对应的第二目标在线学习推荐模型中，通过每个所述第二目标在线学习推荐模型根据所述风格属性权重参数对所述学员用户进行信息推荐得到第二在线学习推荐结果。

2.根据权利要求1所述的在线学习推荐方法，其特征在于，所述根据所述学习行为风格数据中的风格数据对应的风格权重以及每个在线学习推荐模型的学习风格权重参数及其在对应的学习风格权重参数下的推荐策略中所对应的推荐权重，计算所述学习行为数据与每个在线学习推荐模型之间的适配度的步骤，包括：

计算所述学习行为风格数据中的风格数据对应的风格权重在每个在线学习推荐模型的学习风格权重参数下的风格转换权重；

计算每个风格转换权重与对应的学习风格权重参数下的推荐策略中所对应的推荐权重之间的权重差值的绝对值；

将计算得到的各个权重差值的绝对值进行相加得到所述学习行为数据与每个在线学习推荐模型之间的适配度。