[发明专利]培训课程推荐方法、装置、设备及介质

说明书

本发明涉及大数据领域，提供一种培训课程推荐方法、装置、设备及介质，能够根据配置权重、第一相似度及第二相似度计算待推荐对象与相似对象间的加权相似度，同时结合了不同维度下的相似度，使计算的相似度更加符合实际情况，根据加权相似度预测待推荐对象对于每个课程的量化值，采用改进的协同过滤算法，基于加权相似度对每个课程进行更加有针对性的评分，进而针对不同情境下的多维属性对课程进行合理推荐，对每个课程的量化值按照由高到低进行排序，并获取排在前预设位的课程构建课程推荐列表，进而实现对培训课程的自动推荐，以辅助进行培训课程的分配。此外，本发明还涉及区块链技术，课程推荐列表可存储于区块链节点中。

技术领域

本发明涉及大数据技术领域，尤其涉及一种培训课程推荐方法、装置、设备及介质。

背景技术

目前的营业部培训多以公司制式和营业部半制式为主，课程多为标准化内容，即由总部或机构统一制定，因此，针对新人和主管线的培训内容不具备千人千面的特征，导致营业部无法有效合理地根据培训需求制定培训计划。

与此同时，目前营业部依然以人工判断的方式制定培训策略，难以与营业部日新月异的需求和业务员多样的个人特征适配，也就难以形成一套适合团体或个人的最优培训资源配置。

而在目前采用的基于算法进行自动推荐的方案中，也仅考虑了用户的现时评分，数据较为单薄，对课程的评价较为片面，当还有其他因素对课程推荐的影响较大时，推荐的课程将具有较低的参考价值。

发明内容

鉴于以上内容，有必要提供一种培训课程推荐方法、装置、设备及介质，能够采用改进的协同过滤算法，基于加权相似度对每个课程进行更加有针对性的评分，进而针对不同情境下的多维属性对课程进行合理推荐，对每个课程的量化值按照由高到低进行排序，并获取排在前预设位的课程构建课程推荐列表，进而实现对培训课程的自动推荐，以辅助进行培训课程的分配。

一种培训课程推荐方法，所述培训课程推荐方法包括：

响应于培训课程推荐指令，根据所述培训课程推荐指令确定对象及课程；

调用配置数据库，从所述配置数据库中获取与所述对象对应的数据作为对象特征，及从所述配置数据库中获取与所述课程对应的数据作为课程特征；

从所述对象特征中获取第一维度特征，根据所述第一维度特征及所述课程特征构建第一矩阵，及从所述对象特征中获取第二维度特征，根据所述第二维度特征及所述课程特征构建第二矩阵，其中，所述第二维度从属于所述第一维度；

根据所述第一矩阵计算所述第一维度中每两个第一对象间的第一相似度，及根据所述第二矩阵计算所述第二维度中每两个第二对象间的第二相似度；

获取待推荐对象；

根据所述第一相似度从所述第一对象中筛选所述待推荐对象的相似对象；

获取配置权重，根据所述配置权重、所述第一相似度及所述第二相似度计算所述待推荐对象与所述相似对象间的加权相似度；

基于协同过滤算法，根据所述加权相似度预测所述待推荐对象对于每个课程的量化值；

对每个课程的量化值按照由高到低进行排序，并获取排在前预设位的课程构建课程推荐列表。

根据本发明优选实施例，所述根据所述培训课程推荐指令确定对象及课程包括：

解析所述培训课程推荐指令的方法体，得到所述培训课程推荐指令所携带的信息；

获取第一预设标签及第二预设标签；

根据所述第一预设标签构建第一正则表达式，及根据所述第二预设标签构建第二正则表达式；