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申请/专利权人：中国平安财产保险股份有限公司

摘要：本发明提供一种基于文本相似性的课程推荐方法，获取预设数据库中课程的内容特征并构建课程内容语料库；分别调用TF‑IDF模型、主题模型及Word2vec模型对课程内容语料库进行训练，得到课程内容的第一向量、第二向量及第三向量；确定对应的第一、第二及第三最优权值，根据最优权值、构建课程的最终向量；根据课程的最终向量计算任意两个课程的相似度，得到课程的相似度矩阵；获取历史观看课程并调用相似度矩阵，得到待推荐课程列表。本发明还提供一种基于文本相似性的课程推荐装置、计算机装置及存储介质。通过本发明，能够提高课程推荐效率。另外，本发明还涉及区块链技术及人工智能技术，同时，本方案可应用于智慧教育领域中，从而推动智慧城市的建设。

主权项：1.一种基于文本相似性的课程推荐方法，其特征在于，所述基于文本相似性的课程推荐方法包括：获取预设数据库中课程的内容特征，其中，所述内容特征包括课程的标题、课程的主题及课程的简介；根据所述内容特征构建课程内容语料库；调用TF-IDF模型识别所述课程内容语料库得到第一向量，调用主题模型识别所述课程内容语料库得到第二向量，调用Word2vec模型识别所述课程内容语料库得到第三向量；确定所述第一向量对应的第一最优权值，确定所述第二向量对应的第二最优权值，确定所述第三向量对应的第三最优权值，包括：获取带有标签的文本相似数据集，所述标签用于标识所述文本相似数据集中的文本是否相似；调用TF-IDF模型识别所述文本相似数据集得到第四向量，调用主题模型识别所述文本相似数据集得到第五向量，调用Word2vec模型识别所述文本相似数据集得到第六向量；将所述第四向量、所述第五向量及所述第六向量进行横向拼接，得到横向拼接向量；调用集成树模型训练所述横向拼接向量，得到第一Shaply值；按照竖向维度对所述第一Shaply值取绝对平均并缩放到[0,1]空间，得到所述第四向量、所述第五向量及所述第六向量对应的第二Shaply值；将所述第二Shaply值求和取平均分别得到所述第一最优权值、所述第二最优权值与所述第三最优权值；根据所述第一最优权值、所述第二最优权值及所述第三最优权值构建课程的最终向量；根据所述课程的最终向量计算任意两个课程的相似度，并根据所述任意两个课程的相似度得到所述预设数据库中所有课程的相似度矩阵；获取所述预设数据库中与用户身份信息对应的历史观看课程，并根据所述历史观看课程调用所述相似度矩阵，向用户推荐课程列表；按照预设时间间隔检测所述预设数据库中是否存在新增课程；当检测结果为所述预设数据库中存在新增课程时，获取所述新增课程的数量；判断所述数量是否超过预设新增数量阈值；当判断结果为所述数量超过预设新增数量阈值时，调用第一更新规则更新所述相似度矩阵；当判断结果为所述数量未超过预设新增数量阈值时，调用第二更新规则更新所述相似度矩阵。

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