[发明专利]基于用户画像及用户选课行为的培训课程配置方法、装置

说明书

本发明涉及智能决策技术，揭露了一种基于用户画像及用户选课行为的培训课程配置方法，包括：获取目标用户的选课行为、选课结果及用户画像；将用户画像及所述标签集合作为键，及将选课行为作为键的值，构建键值对，得到训练样本；获取多个目标用户对应的训练样本，并对所述多个目标用户对应的训练样本进行机器学习，得到用户选课行为预测模型；获取预构建的全标签集合及目标人群的用户画像，将所述全标签集合及所述目标人群的用户画像导入所述用户选课行为预测模型中，得到所述目标人群的选课倾向标签；根据所述目标人群的选课倾向标签对所述目标人群进行课程配置，得到优化课程表。本发明可以令企业准确地对目标人群员工的培训课程进行规划。

技术领域

本发明涉及智能决策技术领域，尤其涉及一种基于用户画像及用户选课行为的培训课程配置方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。

背景技术

随着大数据技术的发展，各行各业都开始对企业自身及客户数据进行分析，达到提高用户满意度及调整产业结构的作用，其中，用户画像的分析方法逐渐在产品销售及课程推荐领域中发挥越来越重要的作用。

目前，用户画像的分析方法主要是对目标用户的历史信息及基础信息进行分析，再将分析结果与企业产品或课程的特色进行匹配，达到产品、课程推送的目的，然而，兴趣爱好课程推荐与企业人才培训课程推荐具有明显不同，企业人才培训时，企业规划的课程数量有限、各个人群的分工性较强且培训时间有限，用户的选课具有目的性及阶段性，使得现有的用户画像分析方法无法准确推断出目标人群合适的培训课程。

发明内容

本发明提供一种基于用户画像及用户选课行为的培训课程配置方法、装置及计算机可读存储介质，其主要目的在于令企业能够准确地对目标人群员工的培训课程进行规划。

为实现上述目的，本发明提供的一种基于用户画像及用户选课行为的培训课程配置方法，包括：

获取目标用户对预构建的历史课程表的选课行为及选课结果；

获取所述选课结果中的课程标签，得到标签集合，并获取所述目标用户的基础身份信息，并根据所述基础身份信息构建用户画像；

将所述用户画像及所述标签集合作为键，及将所述选课行为作为键的值，构建键值对，得到训练样本；

获取多个目标用户对应的训练样本，并对所述多个目标用户对应的训练样本进行机器学习，得到用户选课行为预测模型；

获取预构建的全标签集合及目标人群的用户画像，将所述全标签集合及所述目标人群的用户画像导入所述用户选课行为预测模型中，得到所述目标人群的选课倾向标签；

根据所述目标人群的选课倾向标签对所述目标人群进行课程配置，得到优化课程表。

可选的，所述获取目标用户对预构建的历史课程表的选课行为及选课结，包括：

利用抓包工具，记录所述目标用户进行选课时客户端与后台服务间的请求响应数据；

根据预设的目标字段，从所述请求响应数据中提取选课请求及取消请求，并根据时间顺序，将所述选课请求及所述取消请求进行队列排布，得到选课行为；

当检测到预设的提交请求时，根据所述选课行为，得到选课结果。

可选的，所述获取多个目标用户对应的训练样本，并对所述多个目标用户对应的训练样本进行机器学习，得到用户选课行为预测模型，包括：

获取预构建的初始化预测模型，并依次将一个训练样本导入所述初始化预测模型中；

利用所述初始化预测模型中的初始激活函数，对所述训练样本进行正向传播计算，得到计算结果；

根据交叉熵算法计算所述计算结果与所述训练样本对应的值之间的损失值；