本發(fā)明公開基于隱向量空間的課程智能推薦方法，涉及人工智能技術(shù)。

背景技術(shù)：

1、隨著在線教育行業(yè)的快速發(fā)展，用戶面對的課程資源日益豐富，如何有效匹配用戶興趣與需求，提供個性化的課程推薦，成為提升用戶體驗和學(xué)習(xí)效果的關(guān)鍵。現(xiàn)有推薦方法在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時存在計算復(fù)雜度高、難以捕捉用戶潛在興趣等問題。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明針對現(xiàn)有技術(shù)的問題，提供基于隱向量空間的課程智能推薦方法，通過低維隱向量高效表示用戶與課程特征，實現(xiàn)精準(zhǔn)推薦。

2、本發(fā)明提出的具體方案是：

3、本發(fā)明提供基于隱向量空間的課程智能推薦方法，包括：

4、步驟1：進行數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理：收集用戶在平臺上的行為數(shù)據(jù)和課程的基本信息，對收集的數(shù)據(jù)進行清洗、去噪和標(biāo)準(zhǔn)化處理，

5、步驟2：構(gòu)建用戶與課程隱向量：采用矩陣分解或深度學(xué)習(xí)方法，根據(jù)處理后數(shù)據(jù)形成用戶與課程的交互數(shù)據(jù)，將交互數(shù)據(jù)映射到低維隱向量空間中，

6、每個用戶和每門課程用高維空間中的點表示，高維空間中的點即為隱向量，通過隱向量捕捉到用戶和課程的潛在特征，

7、步驟3：計算相似度并生成推薦信息：利用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立推薦模型，利用推薦模型基于隱向量計算用戶與課程之間的相似度或相關(guān)性，根據(jù)相似度排序，為用戶生成個性化的課程推薦列表，

8、步驟4：優(yōu)化與反饋循環(huán)：通過機器學(xué)習(xí)算法不斷優(yōu)化推薦模型，同時，建立用戶反饋機制，收集用戶對推薦結(jié)果的滿意度評價，用于改進推薦模型。

9、進一步，所述的基于隱向量空間的課程智能推薦方法的所述步驟1中收集用戶在平臺上的行為數(shù)據(jù)和課程的基本信息，行為數(shù)據(jù)包括瀏覽記錄、點擊行為、學(xué)習(xí)時長、課程評價；課程的基本信息包括標(biāo)題、描述、標(biāo)簽、類別。

10、進一步，所述的基于隱向量空間的課程智能推薦方法的步驟3中利用推薦模型采用余弦相似度計算方法或歐氏距離度量方法基于隱向量計算用戶與課程之間的相似度或相關(guān)性。

11、進一步，所述的基于隱向量空間的課程智能推薦方法的步驟4中根據(jù)用戶獲取課程推薦列表后的實際行為對推薦結(jié)果進行評估，根據(jù)評估結(jié)果通過機器學(xué)習(xí)算法不斷優(yōu)化推薦模型。

12、本發(fā)明還提供基于隱向量空間的課程智能推薦裝置，包括收集與預(yù)處理模塊、隱向量管理模塊、分析計算模塊和反饋優(yōu)化模塊，

13、收集與預(yù)處理模塊進行數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理：收集用戶在平臺上的行為數(shù)據(jù)和課程的基本信息，對收集的數(shù)據(jù)進行清洗、去噪和標(biāo)準(zhǔn)化處理，

14、隱向量管理模塊構(gòu)建用戶與課程隱向量：采用矩陣分解或深度學(xué)習(xí)方法，根據(jù)處理后數(shù)據(jù)形成用戶與課程的交互數(shù)據(jù)，將交互數(shù)據(jù)映射到低維隱向量空間中，

15、每個用戶和每門課程用高維空間中的點表示，高維空間中的點即為隱向量，通過隱向量捕捉到用戶和課程的潛在特征，

16、分析計算模塊計算相似度并生成推薦信息：利用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立推薦模型，利用推薦模型基于隱向量計算用戶與課程之間的相似度或相關(guān)性，根據(jù)相似度排序，為用戶生成個性化的課程推薦列表，

17、反饋優(yōu)化模塊進行優(yōu)化與反饋循環(huán)：通過機器學(xué)習(xí)算法不斷優(yōu)化推薦模型，同時，建立用戶反饋機制，收集用戶對推薦結(jié)果的滿意度評價，用于改進推薦模型。

18、進一步，所述的基于隱向量空間的課程智能推薦裝置的收集與預(yù)處理模塊收集用戶在平臺上的行為數(shù)據(jù)和課程的基本信息，行為數(shù)據(jù)包括瀏覽記錄、點擊行為、學(xué)習(xí)時長、課程評價；課程的基本信息包括標(biāo)題、描述、標(biāo)簽、類別。

19、進一步，所述的基于隱向量空間的課程智能推薦裝置的分析計算模塊利用推薦模型采用余弦相似度計算方法或歐氏距離度量方法基于隱向量計算用戶與課程之間的相似度或相關(guān)性。

20、進一步，所述的基于隱向量空間的課程智能推薦裝置的反饋優(yōu)化模塊根據(jù)用戶獲取課程推薦列表后的實際行為對推薦結(jié)果進行評估，根據(jù)評估結(jié)果通過機器學(xué)習(xí)算法不斷優(yōu)化推薦模型。

21、本發(fā)明的有益之處是：

22、通過隱向量空間技術(shù)捕捉用戶和課程的潛在特征，實現(xiàn)更精準(zhǔn)的個性化推薦；減少用戶在海量課程資源中的搜索時間，提高學(xué)習(xí)效率和滿意度；通過提供個性化的課程推薦服務(wù)，增強在線教育平臺的用戶粘性和市場競爭力。

技術(shù)特征：

1.基于隱向量空間的課程智能推薦方法，其特征是包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于隱向量空間的課程智能推薦方法，其特征是所述步驟1中收集用戶在平臺上的行為數(shù)據(jù)和課程的基本信息，行為數(shù)據(jù)包括瀏覽記錄、點擊行為、學(xué)習(xí)時長、課程評價；課程的基本信息包括標(biāo)題、描述、標(biāo)簽、類別。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于隱向量空間的課程智能推薦方法，其特征是步驟3中利用推薦模型采用余弦相似度計算方法或歐氏距離度量方法基于隱向量計算用戶與課程之間的相似度或相關(guān)性。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于隱向量空間的課程智能推薦方法，其特征是步驟4中根據(jù)用戶獲取課程推薦列表后的實際行為對推薦結(jié)果進行評估，根據(jù)評估結(jié)果通過機器學(xué)習(xí)算法不斷優(yōu)化推薦模型。

5.基于隱向量空間的課程智能推薦裝置，其特征是包括收集與預(yù)處理模塊、隱向量管理模塊、分析計算模塊和反饋優(yōu)化模塊，

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于隱向量空間的課程智能推薦裝置，其特征是收集與預(yù)處理模塊收集用戶在平臺上的行為數(shù)據(jù)和課程的基本信息，行為數(shù)據(jù)包括瀏覽記錄、點擊行為、學(xué)習(xí)時長、課程評價；課程的基本信息包括標(biāo)題、描述、標(biāo)簽、類別。

7.根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于隱向量空間的課程智能推薦裝置，其特征是分析計算模塊利用推薦模型采用余弦相似度計算方法或歐氏距離度量方法基于隱向量計算用戶與課程之間的相似度或相關(guān)性。

8.根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于隱向量空間的課程智能推薦裝置，其特征是反饋優(yōu)化模塊根據(jù)用戶獲取課程推薦列表后的實際行為對推薦結(jié)果進行評估，根據(jù)評估結(jié)果通過機器學(xué)習(xí)算法不斷優(yōu)化推薦模型。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開基于隱向量空間的課程智能推薦方法，涉及人工智能技術(shù)；包括：步驟1：進行數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理，步驟2：構(gòu)建用戶與課程隱向量，步驟3：計算相似度并生成推薦信息：建立推薦模型，利用推薦模型基于隱向量計算用戶與課程之間的相似度或相關(guān)性，根據(jù)相似度排序，為用戶生成個性化的課程推薦列表，步驟4：優(yōu)化與反饋循環(huán)：通過機器學(xué)習(xí)算法不斷優(yōu)化推薦模型，同時，建立用戶反饋機制，收集用戶對推薦結(jié)果的滿意度評價，用于改進推薦模型。

技術(shù)研發(fā)人員：邱元磊,李俊,單震
受保護的技術(shù)使用者：浪潮卓數(shù)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/19