[发明专利]在线课程的推荐方法、装置、计算机设备和存储介质

权利要求书

1.一种在线课程的推荐方法，其特征在于，所述方法至少包括：

获取用户的基础特征数据，所述基础特征数据包括用户属性数据、用户行为数据、用户成长数据以及用户访问数据；

对所述基础特征数据进行归类处理，得到所述基础特征数据对应的n个维度特征，并将所述n个维度特征确定为所述用户的兴趣特征描述符；其中，每个维度特征中包括多个特征数据，n为正整数；

对所述基础特征数据进行筛选，得到所述基础特征数据中的核心关键词；其中，所述核心关键词表征所述用户的感兴趣课程；

对所述核心关键词进行归类处理，得到m个类别特征标签，所述类别特征标签与所述基础特征数据包括的类别对应；

根据所述m个类别特征标签，建立m个待推荐兴趣点模型；

根据各所述待推荐兴趣点模型，确定与各所述待推荐兴趣点模型匹配的待推荐感兴趣课程列表；

根据所述兴趣特征描述符，确定本次课程推荐的推荐策略；其中，所述推荐策略为n个维度特征之间的优先级顺序；

根据所述待推荐感兴趣课程列表中每个待推荐感兴趣课程的属性标签和所述推荐策略，确定每个待推荐感兴趣课程的匹配权重；其中，所述属性标签表征所述待推荐感兴趣课程的名称，所述匹配权重表征待推荐感兴趣课程的可推荐指数；

根据各个待推荐感兴趣课程的匹配权重，确定所述各个待推荐感兴趣课程的各个匹配权重优先级；

根据所述各个匹配权重优先级，确定所述用户的感兴趣课程推荐列表。

2.根据权利要求1中所述的方法，其特征在于，所述对所述基础特征数据进行筛选，得到所述基础特征数据中的核心关键词，包括：对所述基础特征数据中的每一条数据进行关键词提取；

以将所有关键词中关键词出现次数低于第一阈值的对应数据进行剔除，保留关键词出现次数高于第二阈值的对应数据，并将所述出现次数高于第二阈值的关键词确定为所述基础特征数据中的核心关键词。

3.根据权利要求1中所述的方法，其特征在于，所述根据各所述待推荐兴趣点模型，确定与各所述待推荐兴趣点模型匹配的待推荐感兴趣课程列表，包括：

确定出每一个待推荐兴趣点模型的识别标识信息；其中，所述识别标识信息为该待推荐兴趣点模型对应的类别特征标签；

将所述识别标识信息与课程库中的在线学习课程一一比对；

将课程库的在线学习课程中与所述识别标识信息相同的在线学习课程确定为待推荐感兴趣课程列表中的待推荐感兴趣课程。

4.根据权利要求1中所述的推荐方法，其特征在于，所述获取用户的基础特征数据，包括：

检测所述用户是否是首次登陆，得到检测结果；

当所述检测结果表征所述用户为首次登陆时，接收学习课程信息输入指令；

获取用户的首次登陆数据，并将所述学习课程信息输入指令对应的学习课程信息以及所述首次登陆数据确定为用户的基础特征数据；

其中，所述首次登陆数据表征进入所述学习课程信息对应课程前接收到的各个访问指令对应的各个访问数据。

5.根据权利要求1中所述的推荐方法，其特征在于，在所述根据所述待推荐兴趣点模型，确定所述用户的兴趣点推荐列表的步骤之后，所述方法还包括：

获取预设时间内所述用户使用所述感兴趣课程推荐列表的使用记录详情表；

根据所述使用记录详情表，确定所述感兴趣课程列表与所述用户的匹配指数；其中，所述匹配指数用于表征所述感兴趣课程推荐列表相对于所述用户的适合程度。

6.根据权利要求1中所述的推荐方法，其特征在于，所述对所述基础特征数据进行筛选，得到所述基础特征数据中的核心关键词，包括：

根据预先设置的核心关键词标签，确定所述基础特征数据中与所述核心关键词标签相同的至少一个特征数据，并将所述至少一个特征数据确定为所述基础特征数据中的核心关键词。