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申请/专利权人：贵州开放大学(贵州职业技术学院)

摘要：本发明公开了一种基于云计算的在线学习数据处理方法及云平台，属于数据处理技术领域。本发明通过挖掘待处理学习行为数据的初始用户行为属性向量和与之关联的历史用户行为属性向量，进行迭代的联动行为偏好嵌入，最终基于联动行为偏好嵌入向量和初始用户行为属性之间的相关性特征得到个性化的资源推送建议特征。这样有效地解决了传统方法中存在的问题，能够为用户提供更精准、个性化的学习资源推送，提高用户学习效率和满意度的同时，也有助于平台运营的资源优化和提质增效。

主权项：1.一种基于云计算的在线学习数据处理方法，其特征在于，所述方法由在线学习云平台实施，所述方法包括：获取待处理学习行为数据，并针对所述待处理学习行为数据的初始用户行为属性进行挖掘，得到所述待处理学习行为数据的初始用户行为属性向量；确定与所述待处理学习行为数据关联的历史用户行为属性，并针对所述历史用户行为属性进行挖掘，得到历史用户行为属性向量；所述历史用户行为属性，是针对所述待处理学习行为数据对应的不包括推送兴趣项的目标学习行为数据识别所得的；依据所述初始用户行为属性向量和所述历史用户行为属性向量进行至少一轮迭代的联动行为偏好嵌入，获得所述至少一轮迭代的联动行为偏好嵌入输出的联动行为偏好嵌入向量；在每一轮迭代的联动行为偏好嵌入任务下，针对所对应迭代周期输入的目标初始用户行为属性向量和目标历史用户行为属性向量进行关键行为要素采样，得到所对应迭代周期输出的历史用户行为属性向量，并针对所对应迭代周期输出的历史用户行为属性向量和所述目标初始用户行为属性向量进行关键行为要素采样，得到所对应迭代周期输出的初始用户行为属性向量；基于所述联动行为偏好嵌入向量获得针对所述待处理学习行为数据的学习资源兴趣描述；依据所述学习资源兴趣描述和所述初始用户行为属性之间的相关性特征，得到针对所述待处理学习行为数据的资源推送建议特征；在依据所述学习资源兴趣描述和所述初始用户行为属性之间的相关性特征，得到针对所述待处理学习行为数据的资源推送建议特征之后，所述方法还包括：利用所述资源推送建议特征，生成所述待处理学习行为数据对应的用户学习终端的学习资源推送策略；基于所述学习资源推送策略向所述用户学习终端进行在线学习资源推送；所述利用所述资源推送建议特征，生成所述待处理学习行为数据对应的用户学习终端的学习资源推送策略，包括：获取资源推送建议特征所对应的推送模式表征信息与用户学习终端所对应的页面输出状态描述，对所述页面输出状态描述进行量化映射，得到所述页面输出状态描述所对应的页面输出状态量化知识；所述量化映射所采用的函数为软阈值激活函数；采用推送标注特征对所述页面输出状态量化知识与所述推送模式表征信息分别进行推送标注，对推送标注所得的结果进行策略节点关联，得到策略节点关联结果；对所述策略节点关联结果进行报告生成，得到推送执行报告；所述报告生成所采用的函数为软阈值激活函数；所述推送执行报告指示对所述用户学习终端的推送规则。

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