申请/专利权人：平安科技(深圳)有限公司

申请日：2022-04-07

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN114722281B

主分类号：G06F16/9535

分类号：G06F16/9535;G06F16/9537;G06N3/0499;G06Q10/1093;G06Q50/20

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.12#授权;2022.07.26#实质审查的生效;2022.07.08#公开

摘要：本发明涉及智能决策技术，揭露了一种基于用户画像及用户选课行为的培训课程配置方法，包括：获取目标用户的选课行为、选课结果及用户画像；将用户画像及所述标签集合作为键，及将选课行为作为键的值，构建键值对，得到训练样本；获取多个目标用户对应的训练样本，并对所述多个目标用户对应的训练样本进行机器学习，得到用户选课行为预测模型；获取预构建的全标签集合及目标人群的用户画像，将所述全标签集合及所述目标人群的用户画像导入所述用户选课行为预测模型中，得到所述目标人群的选课倾向标签；根据所述目标人群的选课倾向标签对所述目标人群进行课程配置，得到优化课程表。本发明可以令企业准确地对目标人群员工的培训课程进行规划。

主权项：1.一种基于用户画像及用户选课行为的培训课程配置方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标用户对预构建的历史课程表的选课行为及选课结果；获取所述选课结果中的课程标签，得到标签集合，并获取所述目标用户的基础身份信息，并根据所述基础身份信息构建用户画像；将所述用户画像及所述标签集合作为键，及将所述选课行为作为键的值，构建键值对，得到训练样本；获取多个目标用户对应的训练样本，并对所述多个目标用户对应的训练样本进行机器学习，得到用户选课行为预测模型；获取预构建的全标签集合及目标人群的用户画像，将所述全标签集合及所述目标人群的用户画像导入所述用户选课行为预测模型中，得到所述目标人群的选课倾向标签；根据所述目标人群的选课倾向标签对所述目标人群进行课程配置，得到优化课程表；其中，所述将所述全标签集合及所述目标人群的用户画像导入所述用户选课行为预测模型中，得到所述目标人群的选课倾向标签，包括：利用所述全标签集合对所述用户选课行为预测模型进行配置，并利用配置后的用户选课行为预测模型中的特征提取网络对所述目标人群的用户画像进行特征提取，得到特征序列集合；利用所述用户选课行为预测模型中的运算层对所述特征序列集合进行匹配计算，得到所述目标人群对所述全标签集合中各个标签对应的选课倾向得分；选取所述选课倾向得分大于预设阈值的标签作为所述目标人群的选课倾向标签；所述获取所述选课结果中的课程标签，得到标签集合，包括：根据预设的课程标记表格，查询所述选课结果中各个课程的课程标签；对各个所述课程标签进行交并集处理，得到标签集合；所述获取所述目标用户的基础身份信息，并根据所述基础身份信息构建用户画像，包括：根据预设考核，获取目标用户的能力属性；根据预设数据接口，获取目标用户的个人身份信息及企业角色信息；将所述能力属性、所述个人身份信息及所述企业角色信息进行特征工程操作，得到信息量化结果集合，并利用所述信息量化结果集合构建所述目标用户的用户画像；所述根据所述目标人群的选课倾向标签对所述目标人群进行课程配置，得到优化课程表之后，所述方法还包括：将所述优化课程表发送至所述目标人群，并获取目标人群对所述优化课程表的第二选课行为及第二选课结果；利用所述第二选课行为及第二选课结果对所述用户选课行为预测模型进行优化训练。

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