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申请/专利权人：浙大城市学院
申请日：2024-01-02
公开（公告）日：2024-03-29
公开（公告）号：CN117787500A
主分类号：G06Q10/04
分类号：G06Q10/04;G06Q50/20;G06N3/006
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.04.16#实质审查的生效;2024.03.29#公开
摘要：本发明公开了一种基于大数据分析的选课推荐方法和系统，属于数据处理技术领域，方法包括：获取目标用户的用户信息和多个课程信息；并映射为用户信息词向量和课程信息词向量；分别建立包括信息权重参数的用户兴趣预测模型和课程内容预测模型；以预测向量与实际向量之间的均方误差值作为约束条件，引入差分进化算法分别对模型信息权重参数进行寻优；利用优化后的模型输出用户兴趣预测向量和课程内容预测向量；利用余弦相似度计算用户兴趣预测向量和课程内容预测向量之间的语义相似性值；将最大的语义相似性值对应的课程信息推荐至目标用户。自动化的完成全面、准确、个性化的选课推荐，节省用户选课时间，为用户提供更为精准的学习建议。
主权项：1.一种基于大数据分析的选课推荐方法，其特征在于，包括：S101：获取目标用户的用户信息和多个课程信息，其中，所述用户信息包括兴趣爱好、学科偏好和学习历史，所述课程信息包括课程内容、教师信息和课程时长；S102：将所述用户信息和所述课程信息映射为用户信息词向量和课程信息词向量；S103：根据所述用户信息词向量和课程信息词向量分别建立包括信息权重参数的用户兴趣预测模型和课程内容预测模型，其中，所述信息权重参数分别包括所述兴趣爱好、所述学科偏好、所述学习历史，所述课程内容、所述教师信息、所述课程时长和相应模型预测准确性的权重参数；S104：以预测向量与实际向量之间的均方误差值作为约束条件，引入差分进化算法分别对所述用户兴趣预测模型和课程内容预测模型的信息权重参数进行寻优；S105：将寻优得到的信息权重参数对相应的用户兴趣预测模型和课程内容预测模型进行优化，利用优化后的用户兴趣预测模型和课程内容预测模型输出用户兴趣预测向量和课程内容预测向量；S106：利用余弦相似度计算所述用户兴趣预测向量和课程内容预测向量之间的语义相似性值；S107：将最大的语义相似性值对应的课程信息推荐至所述目标用户。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙大城市学院 一种基于大数据分析的选课推荐方法和系统
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