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一种基于教育行业大数据的教育课程推荐系统、方法和应用 

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申请/专利权人:北京星元造物科技有限公司

摘要:一种基于教育行业大数据的教育课程推荐系统、方法和应用,属于教育培训领域,通过基于机器学习算法构建全场景标签类用户画像模型L‑KPR‑AstralEngine,并输出用户画像;通过构建加入门控机制的DeepFM模型,并利用L‑KPR‑AstralEngine用户画像模型输出的用户画像进行参数调整和模型训练,最终输出处理后的课程推荐列表。本发明解决了现有课程推荐系统及方法在精确度、个性化和数据处理复杂性方面的局限性,提高了课程推荐的精确性和个性化,提高了处理大规模数据集的能力,提高了系统可扩展性,降低了系统维护成本和企业运营成本。

主权项:1.一种基于教育行业大数据的教育课程推荐方法,其特征在于,包括:步骤S1:基于机器学习算法构建全场景标签类用户画像模型L-KPR-AstralEngine,并输出用户画像;所构建的L-KPR-AstralEngine用户画像模型由标签模块、画像模块、预测模块组成,其函数公式为:FL,K,P,R=FCFPFLL,K,P,R其中L表示标签数据输入,K表示K-means聚类算法,P表示主成分分析,R表示随机森林算法,FL表示标签模块,FP表示画像模块,FC表示预测模块;步骤S2:构建加入门控机制的DeepFM模型,并利用L-KPR-AstralEngine用户画像模型输出的用户画像进行参数调整和模型训练,最终输出处理后的课程推荐列表。

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