[发明专利]一种基于在线教育平台数据的课程推荐方法

权利要求书

1.一种基于在线教育平台数据的课程推荐方法，其特征在于该课程推荐方法是基于学生基础信息以及学生在学习过程中产生的历史数据，包括以下步骤：

(1)从在线教育平台数据库中获取学生与课程的相关数据D0；

(2)从数据D0中得到学生的相关数据，包括基础信息数据D1、学生与课程之间的历史交互数据D2、学生与学生之间的历史交互数据D3；

(3)根据基础信息数据D1建立学生基础属性数据矩阵X；

(4)根据学生与课程之间的历史交互数据D2建立学生参加过的课程序列，获取每一门课程的向量表达方式，即courseembedding；

(5)再次根据学生与课程之间的历史交互数据D2获取每一个学生对参加过的课程的评分，并建立一个评分矩阵R，其数据样式为{“student id”，“course id”，“course grade”}；

(6)根据学生与学生之间的历史交互数据D3，建立学生与学生之间的邻接矩阵A，矩阵A存储的值为0或1，0代表学生之间产生的交互，1代表学生之间并未产生交互；

(7)通过矩阵X与矩阵A以及GAE算法模型建立一个字典student_embedding_dict，其数据样式为{“student id”：“student embedding”}，其中student embedding是一种向量，其维度大小与course embedding维度大小保持一致；

(8)通过字典course_embedding_dict、student_embedding_dict以及评分矩阵R计算每一个学生对于未参加过的课程的预估评分；

(9)根据预估评分得到针对每一个学生的待推荐课程列表，从待推荐课程列表中按照预估评分的降序排列方式选取Top N作为实际推荐课程推送给相关学生。

2.根据权利要求1所述的基于在线教育平台数据的课程推荐方法，其特征在于步骤(9)中N值取10。