摘要
本发明公开了一种用于面向职业发展的学习推荐方法、装置和存储介质。方法包括:构建第一推荐课程资源列表;根据职位信息语料库进行职位与技能关联分析,识别强关联关系的职位技能,构建职位技能知识图谱;识别并构建用户待补充技能描述集合;识别课程培养技能匹配度高的课程资源,生成第二推荐课程资源数据集;构建课程资源评价层次模型;通过主题建模分析或专家打分法进行评价指标赋权,并对第二推荐课程资源数据集中的课程资源进行综合评价打分,生成第三推荐课程资源数据集;识别培养高优先级和高重要性知识点的课程资源,生成第四推荐课程资源数据集。本发明能够提高课程资源推荐的准确性和相关性,可广泛应用于计算机技术领域。
技术关键词
学习推荐方法
资源
评价层次模型
关键词
置信度阈值
知识点
专家打分法
职业
关联规则挖掘算法
指标
文本
数据项
频繁项集挖掘
语义
图谱
BERT模型
自然语言
Apriori算法
列表
系统为您推荐了相关专利信息
多任务学习模型
答题数据
知识追踪方法
知识点
学生
滤波算法
流速
非易失性计算机可读存储介质
指标
数据吞吐量
补全方法
三维网格模型
数据
点云特征
计算资源受限