[发明专利]一种教学课件推荐方法、装置及设备

说明书

一种教学课件推荐方法包括：获取教师的授课历史数据、教师对课件的评分数据以及课件的内容标签；根据所述授课历史数据和所述课件的内容标签，构建课件的时序关联因子矩阵；根据所述教师对课件的评分数据和所述课件的内容标签，计算课件与课件的相似度矩阵；根据所述相似度矩阵和所述教师对课件的评分数据，计算教师对未使用课件的评分估计；根据所述评分估计和所述时序关联因子矩阵，计算所述未使用课件相对于所述教师的推荐估计值。使得推荐的课件既包括教师的评价信息、标签信息，又能够有效的结合教师当前的教学课件的时序信息，从而能够有利于快速有效的推荐更为匹配的教学课件。

技术领域

本申请属于数字教学领域，尤其涉及一种教学课件推荐方法、装置及设备。

背景技术

随着数字型教室的普及，增强现实AR或虚拟现实VR技术在课堂上得到了广泛的应用，与增强现实AR或虚拟现实VR技术对应的数字资源也会越来越多，极大的改善了教师的便利性，有利于学生更好的理解教学内容，提高教学效果。

当教学资源越来越多时，教师在寻找匹配的，或者更加合适的课件的难度也越来越大。为了提高教师查找课件的便利性，目前一般通过基于内容特征进行教学课件的推荐，但是，由于提取教学课件内容特征的难度较大，不利于快速准确的查找到所需要使用的课件。

发明内容

有鉴于此，本申请实施例提供了一种教学课件推荐方法、装置及设备，以解决现有技术中基于内容特征进行推荐时，由于提取教学课件内容特征的难度较大，不利于快速准确的查找到所需要使用的课件的问题。

本申请实施例的第一方面提供了一种教学课件推荐方法，所述教学课件推荐方法包括：

获取教师的授课历史数据、教师对课件的评分数据以及课件的内容标签；

根据所述授课历史数据和所述课件的内容标签，构建课件的时序关联因子矩阵；

根据所述教师对课件的评分数据和所述课件的内容标签，计算课件与课件的相似度矩阵；

根据所述相似度矩阵和所述教师对课件的评分数据，计算教师对未使用课件的评分估计；

根据所述评分估计和所述时序关联因子矩阵，计算所述未使用课件相对于所述教师的推荐估计值。

结合第一方面，在第一方面的第一种可能实现方式中，所述根据所述授课历史数据和所述课件的内容标签，构建课件的时序关联因子矩阵的步骤包括：

根据课件的内容标签构建课件的第一时序关联度表；

根据教师的教学行为数据，对所述第一时序关联度表进行更新，得到第二时序关联度表；

根据所述第二时序关联度表计算得到时序关联因子矩阵。

结合第一方面的第一种可能实现方式，在第一方面的第二种可能实现方式中，所述根据课件的内容标签构建课件的第一时序关联度表的步骤包括：

根据公式：

构建第一时序关联度表TSA，其中：s_u表示教师u的最近教学记录数量，H_u,i表示教师u的最近教学记录的第i个课件，1＜＝u＜＝m，1＝i＜＝s_u，T_i表示课件i的标签特征向量，如果包含则为1，否则为0，其中，p为标签总数，AB表示舒尔Schur积，Normalize(V)表示将矩阵V正规化。

结合第一方面的第一种可能实现方式，在第一方面的第三种可能实现方式中，所述根据教师的教学行为数据，对所述第一时序关联度表进行更新，得到第二时序关联度表的步骤包括：

根据公式

TS＝σ×TS+(1-σ)×ρ×TSA