[发明专利]一种基于企业在线教育的智能推荐方法

说明书

本发明提供了一种基于企业在线教育的智能推荐方法，包括：获取知识数据，并将知识数据保存到知识数据库中；获取用户数据和用户的行为数据；获取企业推送的必要推荐资源；知识推荐模型，用于根据用户数据和行为数据，获取知识数据库中相应的知识数据；知识推荐模型，还用于根据用户数据，获取相应的必要推荐资源；将获取的知识数据和必要推荐资源合并，生成资源推荐数据，并将资源推荐数据向用户端传输；上述方法将用户所需学习的必要推荐资源与用户所感兴趣的知识数据合并后，生成资源推荐数据向用户推送，实现了同时将必要推荐资源和知识数据向用户端传输，从而进一步实现了企业在线教育的功能。

技术领域

本发明涉及信息推送技术领域，特别涉及一种基于企业在线教育的智能推荐方法。

背景技术

随着大数据技术和人工智能技术的不断发展，使得信息的推送更加方便快捷；同时根据用户的信息浏览记录和用户对信息的偏好，向用户推送信息，极大的提升了用户体验；

但目前对于信息的推送，只是基于用户的兴趣爱好向用户推荐用户所感兴趣的知识数据，当企业需要向用户推送所要学习的必要资源时，只能依靠传统的邮件方式将用户所需学习的必要资源向用户传输。

因此，急需一种基于企业在线教育的智能推荐方法。

发明内容

为解决上述技术问题，本发明提供一种基于企业在线教育的智能推荐方法，用以实现将用户感兴趣的知识数据和企业推送的必要推荐资源向用户传输。

本发明实施例中提供了一种基于企业在线教育的智能推荐方法，其特征在于，包括：

获取企业的知识数据，并将所述知识数据保存到知识数据库中；

获取用户数据和用户的行为数据；

获取企业推送的必要推荐资源；

知识推荐模型，用于根据所述用户数据和所述行为数据，获取所述知识数据库中相应的所述知识数据；所述知识推荐模型，还用于根据所述用户数据，获取相应的所述必要推荐资源；将获取的所述知识数据和所述必要推荐资源合并，生成资源推荐数据，并将所述资源推荐数据向用户端传输。

在一个实施例中，获取知识数据，并将所述知识数据保存到知识数据库中包括：

基于大数据技术获取所述知识数据，并对所述知识数据进行检测，其包括：

获取包含敏感信息的知识数据，并将所述知识数据中的所述敏感信息进行标记；通过敏感分析模型对标记所述敏感信息的所述知识数据进行分析，获取所述知识数据中的所述敏感信息和所述敏感信息的相关情节；

对获取的所述知识数据进行检测，判断所述知识数据是否包含所述敏感信息或所述敏感信息的相关情节，当所述知识数据包含所述敏感信息或所述敏感信息的相关情节时，则暂停将所述知识数据向所述知识数据库传输；当所述知识数据不包含所述敏感信息和所述敏感信息的相关情节时，则将所述知识数据向所述知识数据库传输；

所述知识数据库，用于对所述知识数据进行鉴别，根据所述知识数据的内容，获取所述知识数据的标题信息、类别信息和权限信息；将所述知识数据与所述知识数据的所述标题信息、所述类别信息、所述权限信息关联；

知识推荐模型，用于根据所述用户数据和所述行为数据，获取所述知识数据库中相应的所述知识数据包括：

根据用户的所述行为数据，获取所述知识数据库中相应的所述知识数据；

获取所述知识数据的所述权限信息；

将用户的所述用户数据中的职务信息与所述权限信息进行比对，当所述用户数据中的所述职务信息符合所述权限信息时，将所述知识数据的所述标题信息和所述类别信息向所述用户端传输；