[發明專利]課程推薦方法、裝置、計算機設備及存儲介質在審
| 申請號: | 202110090117.3 | 申請日: | 2021-01-22 |
| 公開(公告)號: | CN112785378A | 公開(公告)日: | 2021-05-11 |
| 發明(設計)人: | 陳薈菁;汪德純;劉欣宇;武政祎 | 申請(專利權)人: | 平安養老保險股份有限公司 |
| 主分類號: | G06Q30/06 | 分類號: | G06Q30/06;G06Q30/02;G06Q50/20 |
| 代理公司: | 深圳市精英專利事務所 44242 | 代理人: | 李翔宇 |
| 地址: | 200000 上海市浦東新區自由貿易試驗*** | 國省代碼: | 上海;31 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 課程 推薦 方法 裝置 計算機 設備 存儲 介質 | ||
1.一種課程推薦方法,其特征在于,所述方法包括:
從終端接收用戶的第一照護需求信息;
若匹配到與所述第一照護需求信息對應的目標照護策略,則根據預設的照護策略與照護課程之間的對應關系,確定與所述目標照護策略對應的第一照護課程;其中,照護策略可包括所有需求項目目錄及建議的照護頻次;所述第一照護課程中包括多級照護課程,各級第一照護課程之間存在依賴關系或者先后解鎖關系;
按照各級照護課程之間的依賴關系、以及各級照護課程的難度對所述目標照護課程中的各級照護課程進行排序,得到第二目標照護課程;
向所述終端發送所述第二目標照護課程。
2.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述從終端接收用戶的第一照護需求信息之前,所述方法還包括:
獲取歷史照護需求信息;
確定所述歷史照護需求信息與所述第一照護需求信息之間的第一相似度;
若所述第一相似度大于預設相似度,則獲取與所述歷史照護需求信息對應的至少一種歷史照護課程;
向所述終端發送至少一種所述歷史照護課程。
3.根據權利要求2所述的方法,其特征在于,所述方法基于神經網絡模型實現,歷史照護需求信息與歷史照護課程均為訓練樣本,歷史照護需求信息與歷史照護課程之間的對應關系基于神經網絡模型進行預測;所述方法還包括:
獲取訓練樣本,所述訓練樣本包括多個用戶的照護需求信息、與各照護需求信息對應的照護策略、以及與各照護策略對應的照護課程;所述訓練樣本來自至少一個平臺;
將所述多個用戶的照護需求信息、與各照護需求信息對應的照護課程、以及與各照護策略對應的照護課程分別輸入分類模型,以對所述分類模型進行模型訓練,所述分類模型用于預測照護需求信息與照護課程之間的對應關系,以及預測各級照護課程之間的依賴關系。
4.根據權利要求3所述的方法,其特征在于,所述從終端接收用戶的第一照護需求信息之后,所述方法還包括:
若未匹配到與所述第一照護需求信息對應的照護策略,則對所述第一照護需求信息進行關鍵詞提取和分析,得到多個關鍵詞和分析結果;
獲取與各關鍵詞關聯的照護課程集合;
根據所述分析結果從所述照護課程集合中確定多個候選照護課程;
向所述終端發送問題集合,所述問題集合包括多個問題,所述多個問題按照照護課程之間的依賴關系得到;
從所述終端接收與所述問題集合對應的回答集合,所述回答集合包括對各問題的至少一個回答;
將所述回答集合與各候選照護課程之間進行匹配,從所述多個候選照護課程中確定第三目標照護課程;
向所述終端發送所述第三目標照護課程。
5.根據權利要求3所述的方法,其特征在于,所述從終端接收用戶的第一照護需求信息之后,所述方法還包括:
若未匹配到與所述第一照護需求信息對應的照護策略,則對所述第一照護需求信息進行關鍵詞提取和分析,得到多個關鍵詞和分析結果;
獲取與各關鍵詞關聯的照護課程集合;
根據所述分析結果,以及在所述第一照護需求信息中各關鍵詞之間的關聯關系,確定多個照護資源,所述照護資源用于提供照護項目服務的入口;
向所述終端發送至少一個所述照護資源,以使所述終端訪問至少一個所述照護資源,然后進行照護課程的搜尋。
6.根據權利要求5所述的方法,其特征在于,在確定多個照護資源之后,所述方法還包括:
從至少一個照護資源中獲取照護課程;
基于所述多個照護資源生成第四照護課程;
向所述終端發送所述第四目標照護課程。
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