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申请/专利权人:浙江大学
摘要:本发明公开了一种基于上课专注度检测的在线课程推荐方法和装置,该方法首先收集学生的基础信息数据,对学生的基础数据向量化,并使用基于用户的协同过滤方法生成初始的推荐列表;之后将学生上课时的视频记录进行专注度检测,计算专注状态的比例,并将此作为学生对课程的评分;最后将已有的评分转化为矩阵的形式,并使用基于矩阵分解的协同过滤方法得到推荐结果,再与初始推荐结果融合,得到最终的课程推荐结果。本发明结合了学生上课时的专注度,能够更好地反馈学生对课程的感兴趣程度,得到了更加精准的学生‑课程评分;本发明能够改善学生‑课程的评分矩阵稀疏的问题,使其在应用基于矩阵分解的协同过滤方法时有更好的效果。
主权项:1.一种基于上课专注度检测的在线课程推荐方法,其特征在于,包括以下步骤:1采集学生的基础信息数据,所述基础信息数据包括学生的性别、年龄、专业、爱好以及正在学习的课程;2采用基于用户的协同过滤方法获取学生的推荐列表,将该推荐列表作为该学生的课程推荐初始结果;3采集学生选课记录及其对应的上课时的视频记录信息;4对于每门课程,根据采集到的视频记录信息使用ResNet18+TCN模型检测学生对该门课程的专注度,以获取每个学生对每门课程的评分,根据每个学生对每门课程的评分获取学生-课程评分矩阵;5根据学生-课程评分矩阵采用矩阵分解的协同过滤方法计算得到学生对每门课程的评分,并与该学生的课程推荐初始结果进行融合,并降序排序,以获取学生的课程推荐结果。
全文数据:
权利要求:
百度查询: 浙江大学 一种基于上课专注度检测的在线课程推荐方法和装置
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