[发明专利]学习内容的推荐方法、装置、设备及存储介质

说明书

本申请涉及云技术领域，特别涉及云教育领域，提供了一种学习内容的推荐方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：将反映了各知识点间的总关联关系的知识结构图，与动态反映了目标对象在设定时间范围内学习知识点时的学习状态变化情况的学习状态示意图相结合，从中提取出表达能力更强、更为抽象的目标学习能力特征，并基于获得的目标对象在各时间阶段的目标学习能力特征，确定目标对象对知识体系的掌握程度和目标对象的学习能力，向目标对象推荐符合目标对象当前学习能力的目标学习内容，大大提高了推荐准确率。

技术领域

本申请涉及云技术领域，特别涉及云教育领域，提供了一种学习内容的推荐方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

随着互联网技术的不断发展，网络逐渐成为大众提供了获取知识的主要渠道之一，因此，在线教育也逐步成为教育行业发展的新趋势。

在在线教育领域中，通常使用以下方法，向目标对象推荐合适的学习内容：

采集目标对象在第一时间段内针对当前知识点的目标对象行为数据，通过分析目标对象行为数据，确定目标对象对当前知识点的掌握程度，生成并推送针对当前知识点的学习内容。

然而，粗略地分析目标对象在第一时间段内的峰值表现情况、终止表现情况和稳定性情况，只能确定目标对象对当前知识点的掌握程度，不能确定出当前知识点对其他关联知识点的影响程度，进而无法确定目标对象对整个知识体系的掌握程度，这样，在目标对象学习逻辑缜密、知识关联性强的内容时，若继续采用上述方法向目标对象推送学习内容，会降低推荐准确率，影响目标对象的学习体验。

发明内容

本申请实施例提供了一种学习内容的推荐方法、装置、设备及存储介质，以解决不能确定目标对象对知识体系的掌握程度，导致推荐准确率低的问题。

第一方面，本申请实施例提供了一种学习内容的推荐方法，包括：

获取表征各知识点之间的总关联关系的知识结构图，以及表征目标对象在设定时间范围内，针对所述知识结构图中部分知识点的学习状态示意图；

基于所述知识结构图和所述学习状态示意图进行第一特征提取，获得所述目标对象在所述设定时间范围内各时间阶段的目标学习能力特征；

基于获得的各目标学习能力特征，为所述目标对象推荐相应的目标学习内容。

第二方面，本申请实施例还提供了一种学习内容的推荐装置，包括：

处理单元，用于获取表征各知识点之间的总关联关系的知识结构图，以及表征目标对象在设定时间范围内，针对所述知识结构图中部分知识点的学习状态示意图；

基于所述知识结构图和所述学习状态示意图进行第一特征提取，获得所述目标对象在所述设定时间范围内各时间阶段的目标学习能力特征；

推荐单元，用于基于获得的各目标学习能力特征，为所述目标对象推荐相应的目标学习内容。

可选的，所述装置还包括模型训练单元，所述模型训练单元通过执行以下操作，训练所述策略模型：

获取多个样本数据，每个样本数据包含样本对象在设定时间范围内的状态变化信息；

采用循环迭代的方式，依次读取各样本数据，直至满足迭代停止条件为止，输出训练完毕的策略模型与价值模型；其中，每读取一个样本数据，执行以下操作：

基于所述一个样本数据的状态变化信息，确定预设的价值模型的梯度，并基于所述价值模型的梯度调整相应的模型参数；以及，

基于所述一个样本数据的状态变化信息和所述价值模型的梯度，确定所述策略模型的梯度，并基于所述策略模型的梯度调整相应的模型参数。

可选的，所述模型训练单元通过执行以下操作获得一个样本数据：