(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 20221041612 2.3 (22)申请日 2022.04.20 (71)申请人 平安科技 （深圳） 有限公司 地址 518000 广东省深圳市福田区福田街 道福安社区益田路5033号平 安金融中 心23楼 (72)发明人 杨萌　 (74)专利代理 机构 深圳市沃德知识产权代理事 务所(普通 合伙) 44347 专利代理师 高杰　于志光 (51)Int.Cl. G06Q 10/06(2012.01) G06Q 50/20(2012.01) G06F 16/9535(2019.01) G06F 40/295(2020.01)G06F 40/30(2020.01) (54)发明名称 基于画像关联性的课程推荐方法、 装置、 设 备及存储介质 (57)摘要 本发明涉及人工智能技术， 揭露了一种基于 画像关联性的课程推荐方法， 包括： 获取多个讲 师的课程数据分类得到课程标签； 获取目标学员 的学员画 像进行所述课程标签的推送， 获取所述 目标学员根据课程标签 返回的选课行为数据； 获 取每个所述讲师的讲师画像， 提取所述讲师画像 的画像语义； 计算所述画像语义与所述行为画像 的匹配值， 并确定被选取的讲师画 像对应的讲师 为目标讲师， 将所述目标讲师的课程标签推送给 所述目标学员。 此外， 本发明还涉及区块链 技术， 数据列表可存储于区块链的节 点。 本发明还提出 一种基于画 像关联性的课程推荐装置、 电子设备 以及存储介质。 本发明可以提高课程推荐的效 率。 权利要求书2页 说明书9页 附图3页 CN 114862141 A 2022.08.05 CN 114862141 A 1.一种基于画像关联性的课程推荐方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 获取多个讲 师的课程数据， 将所述课程数据进行分类得到 课程标签； 获取目标学员的学员画像， 基于所述学员画像进行所述课程标签的推送， 获取所述目 标学员根据课程标签返回的选课行为数据， 根据所述学员画像以及所述选课行为数据生成 所述目标 学员的行为画像； 获取每个所述讲 师的讲师画像， 提取 所述讲师画像的画像 语义； 计算所述画像语义与 所述行为画像的匹配值， 选取所述匹配值最大的画像语义对应的 讲师画像， 并确定被选取 的讲师画像对应的讲师为 目标讲师， 将所述 目标讲师 的课程标签 推送给所述目标 学员。 2.如权利要求1所述的基于画像关联性的课程推荐方法， 其特征在于， 所述将所述课程 数据进行分类得到 课程标签， 包括： 提取所述课程数据的目标词， 构建所述目标词的语境向量； 将所述目标词向量和所述语境向量输入至预设的目标函数， 得到优化向量； 利用预设的分类模型对所述优化向量进行分类， 得到所述课程标签。 3.如权利要求2所述的基于画像关联性的课程推荐方法， 其特征在于， 所述构建所述目 标词的语境向量， 包括： 对所述目标词逐个进行编码， 得到目标词向量； 对所述目标词的上下文进行编码， 得到上下文向量， 对所述上下文词向量取平均值， 得 到语境向量。 4.如权利要求1所述的基于画像关联性的课程推荐方法， 其特征在于， 所述基于所述学 员画像进行 所述课程标签的推送， 包括： 根据所述学员画像生成所述目标 学员的用户标识； 基于所述用户标识和所述课程标签分析所述目标学员对每个所述课程标签的兴趣概 率； 向所述目标 学员推送所述兴趣概 率大于预设的概 率阈值的课程标签。 5.如权利要求1所述的基于画像关联性的课程推荐方法， 其特征在于， 所述提取所述讲 师画像的画像 语义， 包括： 对所述讲 师画像进行分词处 理， 得到画像分词； 统计所述画像分词中每一个分词的分词频率， 选取所述分词频率大于预设频率阈值的 画像分词为关键词， 并将所述关键词中每一个词语转换为词向量； 将所述词向量 拼接为向量矩阵， 并确定所述向量矩阵为所述讲 师画像的画像 语义。 6.如权利要求5所述的基于画像关联性的课程推荐方法， 其特征在于， 所述将所述词向 量拼接为向量矩阵， 包括： 统计所述词向量中每一个词向量的向量长度， 确定所述向量长度中的最大值为目标长 度； 利用预设参数将所述词向量中的每一个向量的向量长度延长 至所述目标长度； 将延长后的所述词向量中的每一个向量作为行向量进行拼接， 得到向量矩阵。 7.如权利要求1至6中任一项所述的基于画像关联性的课程推荐方法， 其特征在于， 所 述计算所述画像 语义与所述行为画像的匹配值， 包括：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114862141 A 2利用如下匹配值 算法计算所述画像 语义与所述行为画像的匹配值： 其中,S为所述匹配值， Tk为第k个画像语义， C为所述行为画像,k为[1,n]内的整数， n为 所述画像 语义的数量。 8.一种基于画像关联性的课程推荐装置， 其特 征在于， 所述装置包括： 数据分类模块， 获取多个讲 师的课程数据， 将所述课程数据进行分类得到 课程标签； 行为画像模块， 获取目标学员的学员画像， 基于所述学员画像进行所述课程标签的推 送， 获取所述 目标学员根据课程标签返回的选课行为数据， 根据所述学员画像以及所述选 课行为数据生成所述目标 学员的行为画像； 画像语义模块， 获取每 个所述讲 师的讲师画像， 提取 所述讲师画像的画像 语义； 标签推送模块， 计算所述画像语义与所述行为画像的匹配值， 选取所述匹配值最大的 画像语义对应的讲师画像， 并确定被选取 的讲师画像对应的讲师为 目标讲师， 将所述 目标 讲师的课程标签 推送给所述目标 学员。 9.一种电子设备， 其特 征在于， 所述电子设备包括： 至少一个处 理器； 以及， 与所述至少一个处 理器通信连接的存 储器； 其中， 所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序， 所述计算机程序被所 述至少一个处理器执行， 以使 所述至少一个处理器能够执行如权利要求 1至7中任意一项 所 述的基于画像关联性的课程推荐方法。 10.一种计算机可读存储介质， 存储有计算机程序， 其特征在于， 所述计算机程序被处 理器执行时实现如权利要求1至7中任意 一项所述的基于画像关联性的课程推荐方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114862141 A 3