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申请/专利权人：中晨田润实业有限公司

摘要：本发明涉及行为数据预测技术领域，具体涉及基于大数据的教育机器人课程个性化推荐系统。该系统通过分析用户在预设周期内的观看行为获取视频感兴趣度并获取标签喜好度及喜好标签；根据用户间喜好标签差异获取相似喜好用户，进而获取用户未接触过的疑似喜好标签；通过分析疑似喜好标签视频中标签喜好度及接触频次，结合喜好差异获取用户对疑似喜好标签的潜在喜好度；筛选出潜在喜好标签，并结合喜好标签向用户推荐潜在感兴趣课程视频；不断更新用户的潜在喜好，进行个性化推荐。本发明通过分析用户观看行为进而获取相似喜好用户，并根据用户与相似喜好用户间差异向用户推荐潜在感兴趣课程视频，提高教育机器人个性化推荐的准确性及实用性。

主权项：1.一种基于大数据的教育机器人课程个性化推荐系统，其特征在于，所述系统包括：用户行为数据采集模块，用于在教育机器人的数据库中，获取所有用户在待推荐时刻之前预设时间段内观看每个课程视频的行为数据；用户行为数据分析模块，用于分析用户的所述行为数据，获取用户对每个课程视频的视频感兴趣度；根据所述视频感兴趣度及视频标签的出现频次，获取用户对每个视频标签的标签喜好度；根据所述标签喜好度筛选用户的喜好标签；所述行为数据分别为每个课程视频的观看次数和视频时长、每次观看时的暂停次数和观看时长及快进时长；所述获取用户对每个课程视频的视频感兴趣度包括：根据每次课程视频观看过程中所述观看时长与所述快进时长的时长差值，获取有效观看时长；计算所述有效观看时长在所述视频时长的时长占比，将所述时长占比与所述暂停次数相乘，获取用户在每次观看对应课程视频的行为特征值，将每次观看对应课程视频的行为特征值累加后乘以所述观看次数，获得用户对对应课程视频的视频感兴趣度；潜在喜好信息获取模块，用于根据用户与其他用户间所述喜好标签的标签喜好度差异及相同喜好标签数量，筛选对应用户的相似喜好用户；分析用户与所述相似喜好用户间所述喜好标签的差异，获取用户未接触过的疑似喜好标签；在每个所述疑似喜好标签对应课程视频中，根据用户接触过的视频标签的数量及所述标签喜好度，获取用户对课程视频的潜在感兴趣度；根据所述疑似喜好标签对应课程视频的所述潜在感兴趣度和所述疑似喜好标签的出现频次，获取对应所述疑似喜好标签的潜在喜好度；根据所述潜在喜好度在所述疑似喜好标签中筛选出潜在喜好标签；所述筛选对应用户的相似喜好用户包括：根据每个用户所述喜好标签的所述标签喜好度进行降序排序，获得对应的标签序列；获取用户与其他用户间的相同喜好标签在对应所述标签序列中的位置差异，将所述位置差异乘以相同喜好标签对应的所述标签喜好度的差异后进行负相关映射，将所有相同喜好标签的负相关映射结果求平均后加上相同喜好标签数量，再进行归一化获得用户与所有其他用户间的对应标签序列的序列相似度；将所述序列相似度大于预设相似度阈值的所述标签序列对应的用户作为相似喜好用户；课程个性化推荐模块，根据用户的所述潜在喜好标签及所述喜好标签，获取潜在感兴趣课程视频；迭代获取每个预设周期内的所述潜在感兴趣课程视频，并向用户进行个性化推荐。

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