[发明专利]课程推送方法、装置、计算机设备及存储介质

说明书

本发明涉及人工智能技术领域，提供一种课程推送方法、装置、计算机设备及存储介质，包括：利用新词发现算法从领域知识图谱中提取出多个知识点，对多个知识点进行聚类得到多个知识簇；从课程数据库中识别出每个知识点对应的至少一个课程；根据多个知识簇及每个知识簇中的知识点对应的至少一个课程生成知识课程有向图，知识课程有向图中每个节点上显示有课程链接；获取用户查询的知识点，判断查询的知识点是否为所述查询的知识点对应的第一知识簇中的叶子节点；查询的知识点不为第一知识簇中的叶子节点时，推送第一知识簇中查询的知识点的所有子节点中的课程链接给所述用户。本发明通过生成知识课程有向图推送课程，课程推送效率高且逻辑性强。

技术领域

本发明涉及人工智能技术领域，具体涉及一种课程推送方法、装置、计算机设备及存储介质。

背景技术

得益于机器学习技术的发展，学习模式已逐渐从线下转变为线上，线上学习模式不仅可以打破时间、场地、人群限制，同时可以有效节约企业培训成本。

线上学习模式通过推送系统不间断地给学习者推送学习课程，然而，发明人在实现本发明的过程中发现，现有的推送系统比较容易和倾向于根据用户兴趣点和类似人群的观看习惯做推送，在知识深度上的助力比较小，导致课程推送效果较差；其次，推送系统对于用户来说是个黑盒子，学习者无从知道推送逻辑也就是不知道为什么要学，处于被动接受的地位，缺乏个性化的推送，课程推送效率低。

发明内容

鉴于以上内容，有必要提出一种课程推送方法、装置、计算机设备及存储介质，通过生成知识课程有向图推送课程，课程推送效率高且逻辑性强。

本发明的第一方面提供一种课程推送方法，所述方法包括：

利用新词发现算法从领域知识图谱中提取出多个知识点，并对所述多个知识点进行聚类得到多个知识簇；

从课程数据库中识别出每个知识点对应的至少一个课程；

根据所述多个知识簇及每个知识簇中的知识点对应的至少一个课程生成知识课程有向图，其中，所述知识课程有向图中每个节点上显示有课程链接；

获取用户查询的知识点，判断所述查询的知识点是否为所述查询的知识点对应的第一知识簇中的叶子节点；

当所述查询的知识点不为所述第一知识簇中的叶子节点时，推送所述第一知识簇中所述查询的知识点的所有子节点中的课程链接给所述用户。

在一个可选的实施例，所述从领域知识图谱中提取出多个知识点，并对所述多个知识点进行聚类得到多个知识簇包括：

利用新词发现算法识别出所述领域知识图谱中的多个字词；

计算每个字词的词频-逆文件词频值；

根据所述词频-逆文件词频值从所述多个字词中识别出多个知识点；

对所述多个知识点进行嵌入编码得到多个第一编码向量。

对所述多个第一编码向量进行聚类得到多个知识簇。

在一个可选的实施例，所述从课程数据库中识别出每个知识点对应的至少一个课程包括：

提取所述课程数据库中的每个课程的课程标题及课程简介；

对每个课程的课程标题进行嵌入编码得到第二编码向量；

对每个课程的课程简介进行嵌入编码得到第三编码向量；

根据每个课程对应的第二编码向量及第三编码向量计算每个课程的课程编码向量；

根据所述第一编码向量及所述课程编码向量计算对应的知识点及课程之间的相似度；

根据所述相似度识别出每个知识点对应的至少一个课程。