[发明专利]自动推荐培训课程的方法及相关设备

权利要求书

1.一种自动推荐培训课程的方法，应用于企业级教育平台，包括：

收集使用所述教育平台的用户的个人数据和行为数据，并从所述个人数据和所述行为数据中提取出用户特征向量；

将所述教育平台上的课程分别按照所述用户学习次数最多和评价分数最高进行排序，分别获取基于所述用户学习次数和所述评价分数的第一课程召回备选集；

对于任一用户，确定所述用户所属的用户组；根据所述用户特征向量计算单个所述用户与同一所述用户组内其余所述用户的用户相似度，将其余所述用户按照所述用户相似度从大到小排序，根据排序结果和所述行为数据获取基于所述用户相似度的第二课程召回备选集；其中，所述用户组是根据用户岗位类别预先划分出的；

计算所述用户学习过的所述课程与学习过同一所述课程的其余所述用户学习过的其余所述课程的课程相似度，根据所述课程相似度从大到小为其余所述课程排序，获得基于所述课程相似度的第三课程召回备选集；

按照预定的权重分别从所述第一课程召回备选集、所述第二课程召回备选集和所述第三课程召回备选集选取一定数量的所述课程，生成多路课程召回备选集推荐给所述用户。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，提取出所述用户特征向量，包括：

从所述个人数据和所述行为数据中提取出学历层次、岗位级别、工作年限、累计学习时长和学习课程数量并分别打分，将各项打分结果分别视为所述用户特征向量的五个维度特征向量的特征值。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，根据所述岗位类别预先划分的所述用户组，包括：管理组、经营组、技术组和服务组。

4.根据权利要求2所述的方法，其中，计算所述用户相似度，包括：

将按照计算得出的余弦相似度cosθ作为用户A与用户B的所述用户相似度；

其中，A_i表示所述用户A的所述用户特征向量的第i个所述特征值，B_i表示所述用户B的所述用户特征向量的第i个所述特征值，n＝5。

5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述获取基于所述第二课程召回备选集，包括：

将同一所述用户组的其余所述用户按照各自所述用户相似度从大到小的排序，分别选取前三个所述用户最近学习的三门所述课程，将得到的九门所述课程视为基于所述第二课程召回备选集。

6.根据权利要求1所述的方法，其中，计算所述课程相似度，包括：

将根据计算出的W_ab视为课程a与课程b的所述课程相似度；

其中，N(a)表示学习过所述课程a的所述用户的数量，N(b)表示学习过所述课程b的所述用户的数量。

7.根据权利要求1所述的方法，其中，生成所述多路召回课程备选集，包括：

对各个所述课程召回备选集进行去重操作，去除重复的所述课程和使用所述教育平台的单个所述用户已经学习过的所述课程；

根据实际情况加入或移除特定的所述课程。