[发明专利]一种在线医疗教育资源的个性化推荐方法及系统有效
| 申请号： | 201811540960.1 | 申请日： | 2018-12-17 |
| 公开（公告）号： | CN109582875B | 公开（公告）日： | 2021-02-02 |
| 发明（设计）人： | 曾承;周炬;韩栋 | 申请（专利权）人： | 武汉泰乐奇信息科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535 |
| 代理公司： | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人： | 罗飞 |
| 地址： | 430070 湖北省武汉*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种在线医疗教育资源的个性化推荐方法及系统，其中的方法包括：首先采集用户的原始数据，并对原始数据进行标注；然后根据标注后的数据构建个性化推荐模型，其中病例推荐模型采用基于内容的协同过滤推荐算法，根据用户对病例的第一行为数据，确定用户对病例的感兴趣程度后构建，学习资源推荐模型采用基于标签的算法，根据用户对学习资源的第二行为数据，确定用户感兴趣的学习资源的标签后构建；再根据个性化推荐模型，为目标用户生成推荐结果。本发明的方法可以实现教育资源的个性化推荐，减少目标用户主动搜索所耗费的时间，降低用户学习代价，真实满足用户的碎片化学习需求。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 在线 医疗 教育 资源 个性化 推荐 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种在线医疗教育资源的个性化推荐方法，其特征在于，包括：步骤S1：采集用户的原始数据，并对原始数据进行标注，其中，原始数据包括病例、学习资源和用户行为数据；步骤S2：根据标注后的数据构建个性化推荐模型，其中，个性化推荐模型包括病例推荐模型和学习资源推荐模型，病例推荐模型采用基于内容的协同过滤推荐算法，根据用户对病例的第一行为数据，确定用户对病例的感兴趣程度后构建，学习资源推荐模型采用基于标签的算法，根据用户对学习资源的第二行为数据，确定用户感兴趣的学习资源的标签后构建；步骤S3：根据个性化推荐模型，为目标用户生成推荐结果。
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