[發明專利]一種個性化的交易員教學自動推薦方法和系統在審
| 申請號： | 201710855957.8 | 申請日： | 2017-09-19 |
| 公開（公告）號： | CN110019851A | 公開（公告）日： | 2019-07-16 |
| 發明（設計）人： | 柳崎峰;周家杰;曹琛 | 申請（專利權）人： | 香港智能金融科技有限公司 |
| 主分類號： | G06F16/435 | 分類號： | G06F16/435;G06F16/9535 |
| 代理公司： | 深圳市精英專利事務所 44242 | 代理人： | 馮筠 |
| 地址： | 中國香港*** | 國省代碼： | 中國香港;81 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 個性化 個性化教材 用戶行為數據 特征引擎 查詢詞 引擎 列表發送 搜索引擎 多維度 教學 維度 排序 分析 發送 查詢 | ||
1.一種個性化的交易員教學自動推薦方法，其特征在于，所述方法包括：
特征引擎獲得用戶行為數據；
特征引擎透過訓練模型S，分析用戶行為數據，獲得不同特征的評分；
特征引擎獲得個性化查詢詞，并發送所述個性化查詢詞至搜索引擎，其中，所述個性化為可以根據用戶不同的特性行為：如風險承受能力、獲利能力，獲得對應的個性化查詢詞，如風險、下跌、勝率、成功率；不同的交易員因應不同的特征評分，會獲得不同的查詢詞，而就評分的不同，各個查詢會有權重的變更；
搜索引擎查詢所述個性化查詢詞,并將所述個性化教材列表發送至多維度個性化排名引擎，其中，教學知識庫為海量內容的數據庫，內容包括，教材，書籍，語音，圖片，影片；
多維度個性化排名引擎接收所述個性化教材列表，并對所述個性化教材列表進行排序。
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，特征引擎獲得用戶行為數據之前，所述方法還包括：
交易員進行真實投資操作；
或者，交易員進行模擬投資操作；
或者，交易員進行模擬游戲操作。
3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，多維度個性化排名引擎接收所述個性化教材列表，并對所述個性化教材列表進行排序之后，所述方法還包括：
多維度個性化排名引擎將個性化教材列表發送至交易員；
交易員獲得最優個性化教材。
4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述用戶行為數據包括做多、做空、平倉、獲利、損失、查看教材、持倉時長的數據。
5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述多維度個性化排名引擎包括個性化、教材質量、教材重要性、用戶反饋、多樣性和學習路徑。
6.一種個性化的交易員教學自動推薦系統，其特征在于，所述系統包括特征引擎、搜索引擎和多維度個性化排名引擎；其中，
特征引擎獲得用戶行為數據；
特征引擎透過訓練模型S，分析用戶行為數據，獲得不同特征的評分；
特征引擎獲得個性化查詢詞，并發送所述個性化查詢詞至搜索引擎，其中，所述個性化為可以根據用戶不同的特性行為：如風險承受能力、獲利能力，獲得對應的個性化查詢詞，如風險、下跌、勝率、成功率；不同的交易員因應不同的特征評分，會獲得不同的查詢詞，而就評分的不同，各個查詢會有權重的變更；
搜索引擎查詢所述個性化查詢詞,并將所述個性化教材列表發送至多維度個性化排名引擎，其中，教學知識庫為海量內容的數據庫，內容包括，教材，書籍，語音，圖片，影片；
多維度個性化排名引擎接收所述個性化教材列表，并對所述個性化教材列表進行排序。
7.根據權利要求6所述的系統，其特征在于，所述系統中的交易員進行以下操作之一：
交易員進行真實投資操作；
或者，交易員進行模擬投資操作；
或者，交易員進行模擬游戲操作。
8.根據權利要求6所述的系統，其特征在于，所述系統還進行以下操作：
多維度個性化排名引擎將個性化教材列表發送至交易員；
交易員獲得最優個性化教材。
9.根據權利要求6所述的系統，其特征在于，所述用戶行為數據包括做多、做空、平倉、獲利、損失、查看教材、持倉時長的數據。
10.根據權利要求6所述的系統，其特征在于，所述多維度個性化排名引擎包括個性化、教材質量、教材重要性、用戶反饋、多樣性和學習路徑。
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