[发明专利]课程优化与推荐的方法、装置、存储介质和终端设备在审
申请号: | 201811073906.0 | 申请日: | 2018-09-14 |
公开(公告)号: | CN110910188A | 公开(公告)日: | 2020-03-24 |
发明(设计)人: | 沈之锐 | 申请(专利权)人: | 百度在线网络技术(北京)有限公司 |
主分类号: | G06Q30/06 | 分类号: | G06Q30/06 |
代理公司: | 北京市铸成律师事务所 11313 | 代理人: | 陈建焕;杨瑾瑾 |
地址: | 100085 北京市*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 课程 优化 推荐 方法 装置 存储 介质 终端设备 | ||
本发明提出一种课程优化与推荐的方法、装置、存储介质和终端设备,其中,所述方法包括:获取用户组的用户所浏览的课程对应的浏览信息;根据所述浏览信息,调整所述课程的课程内容;将课程数据库中的所述课程更新为调整后的课程;以及从所述课程数据库中提取满足所述用户组的需求的推荐课程,并将所述推荐课程推荐给所述用户组的用户。采用本发明,可以实现基于用户组的课程优化与推荐,推荐精准且效率高。
技术领域
本发明涉及计算机技术领域,尤其涉及一种课程优化与推荐的方法、装置、存储介质和终端设备。
背景技术
随知识付费产品的发展,为用户提供内容(图文和音视频)网站或系统可以预先为用户设计好付费内容。待用户请求或向用户推荐时,将预先设计的付费内容打包成课程,并推送给此用户。
推荐方法是整个推荐系统不可或缺的一部分,决定了推荐系统的优劣。推荐方法一般可以分为三类:基于内容的推荐、基于协同过滤的推荐和基于本体的推荐。基于内容的推荐方法主要源于信息过滤和信息检索技术,通过用户浏览相关资源的历史记录,来预测其未来可以访问到的知识或者其想要了解的知识。基于协同过滤的推荐,主要通过用户与用户之间、推荐信息与推荐信息之间的相似度,来向用户推荐相关的推荐信息。基于本体的推荐,主要是根据用户的行为特征主动为用户寻找合适的信息资源。
但是,上述的推荐方法存在以下缺陷:
1、均是基于用户个人的推荐,无法对一个或多个用户群进行课程推荐。
2、在将上述推荐方法融合到课程推荐中时,需要形成的课程过多,导致系统在生成推荐课程时耗时过长,甚至出现拥堵的现象。
3、在推荐课程的过程中,没有对课程内容进行优化。
发明内容
本发明实施例提供一种课程优化与推荐的方法、装置、存储介质和终端设备,以解决或缓解现有技术中的以上一个或多个技术问题。
第一方面,本发明实施例提供了一种课程优化与推荐的方法,包括:
获取用户组的用户所浏览的课程对应的浏览信息;
根据所述浏览信息,调整所述课程的课程内容;
将课程数据库中的所述课程更新为调整后的课程;以及
从所述课程数据库中提取满足所述用户组的需求的推荐课程,并将所述推荐课程推荐给所述用户组的用户。
结合第一方面,在第一方面的第一种实施例方式中,所述根据所述浏览信息,调整所述课程的课程内容,包括:
按照所述用户组浏览所述课程中各章节的浏览次数,调整所述课程的各章节的排序;和/或
从所述课程中删除浏览次数不满足浏览阈值的章节。
结合第一方面,在第一方面的第二种实施例方式中,所述方法还包括:
获取所述用户组的搜索日志;其中,所述搜索日志包括查询词句;
获取未包含在所述课程中但与所述课程相关的章节;
计算所述查询词句与获取的章节的相似度;以及
将相似度满足相似度阈值的章节添加在所述课程中。
结合第一方面或其任一种实施方式,在第一方面的第三种实施例方式中,所述方法还包括:
收集各用户的搜索日志;其中,所述搜索日志包括搜索结果;
根据各用户的搜索结果进行用户聚类,将具有相似或相同搜索结果的用户聚集在一个用户集群中;以及
根据所述用户集群中各用户的注册信息,将所述用户集群分成多个用户组。
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