CN111063227A - 一种基于移动终端的思政答题方法及系统 - Google Patents

一种基于移动终端的思政答题方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种基于移动终端的思政答题方法及系统，通过移动终端获取至少一第一用户思政课程的历史提问数据；通过移动终端获取至少一第二用户的思政课程历史答题数据；根据所述第一用户的历史提问数据和所述第二用户历史答题数据，计算第一用户和第二用户的相似度，并根据所述相似度进行答题推荐，将推荐结果返回给所述第一用户和所述第二用户。

Description

一种基于移动终端的思政答题方法及系统
技术领域
本申请实施例涉及互联网技术领域，尤其涉及一种知识问答中答题 用户的推荐方法、装置和终端设备。
背景技术
现有的思想政治教学模式有以“教”为主，以“学”为主，还有一种则是“双主”教学模式。在“双主”的思想政治教学模式中，既发挥教师的主导作用，又要充分体现学生的主观能动性，也即是介于以“教”为主和以“学”为主两种模式中间的一种教学模式。它不强调某一方的中心地位，因此，在这种教学模式中，要根据学生、学习内容和学习资源等多种因素的不同情况确定它们的结合方式，这样才能使得系统达到最理想的教学效果。在互联网时代，为了在思想政治教育中，提高教学质量、增强教学效率，迫切应用于思想政治教学的智能系统，而根据当前的网络教学的发展现状以及理论基础，想要建立一个思想政治教学的智能系统是非常困难的。
同时，人们习惯通过网络来解决问题和知识学习，通过在知识讨论社区进行交流与沟通，提高学习的效率并完善知识结构。用户可以通过在知识问答应用程序中提问，从而获得对应答题用户的针对所述提问的各类答案信息。
目前的思政知识问答应用程序，提问用户提出问题后通常是采用特定范围邀请答题和非特定范围征询答案的方式来获得满意的答案信息。当采用特定范围邀请答题时，通常提问用户只能够在系统推荐的思政答题用户中进行选择，无法主动的对答题用户进行筛选。当采用非特定范围征询答案时，通常提问用户也是无法在海量的答题用户中进行范围的限缩，需要花费大量的时间阅读各种答题用户提供的答案，浪费时间的同时也容易错失最佳答案。
发明内容
本发明的目的本申请实施例提供了一种思政答题用户的推荐方法及系统，可实现根据提问用户和答题用户的匹配关系推荐答题用户， 避免获得无关答题用户的答案。
本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：
一种基于移动终端的思政答题方法，其特征在于，所述方法包括：
S1、通过移动终端获取至少一第一用户思政课程的历史提问数据，所述第一用户的思政课程历史提问数据包括：第一用户的姓名、性别、学院、思政题目、思政考试成绩；
S2、通过移动终端获取至少一第二用户的思政课程历史答题数据，所述第二用户的思政课程历史答题数据包括：第二用户的姓名、性别、学院、思政题目、思政考试成绩；
并且，根据所述第一用户的思政课程历史提问数据，提取第一用户思政课程历史提问数据中的特征向量并生成第一用户矩阵；
根据所述第二用户的思政课程历史答题数据，提取第二用户思政课程历史提问数据中的特征向量并生成第二用户矩阵
S3、根据所述第一用户的历史提问数据和所述第二用户历史答题数据，计算第一用户和第二用户的相似度，并根据所述相似度进行答题推荐，将推荐结果返回给所述第一用户和所述第二用户。
计算所述第一用户矩阵和第二用户矩阵的相似性。
不仅如此，所述第二用户也可以通过交互指令与第一用户建立匹配关系；具体地，所述第二用户可以通过用户指令预约或者选择第一用户来建立匹配关系；
所述交互指令包括第一用户通过点选方式选择合适的在第二用户进行答题，或第二用户通过输入筛选指令在所述第一用户中进行筛选以选择合适的题目进行解答。
同时，所述移动终端用于将所述至少一第二用户根据其与对应的第一用户的相似度由高至低推荐至与其对应的第一用户，
和/或，
所述移动终端用于将与所述第一用户的相似度高于预设阈值的所述第二用户推荐至与其对应的所述第一用户户。
一种基于移动终端的思政答题系统，其特征在于，所述系统包括第一用户模块、第二用户模块、匹配模块。
第一用户模块，用于通过移动终端获取至少一第一用户思政课程的历史提问数据；所述第一用户的思政课程历史提问数据包括：第一用户的姓名、性别、学院、思政题目、思政考试成绩。
第二用户模块，用于通过移动终端获取至少一第二用户的思政课程历史答题数据；所述第二用户的思政课程历史答题数据包括：第二用户的姓名、性别、学院、思政题目、思政考试成绩。
匹配模块，用于根据所述第一用户的历史提问数据和所述第二用户历史答题数据，计算第一用户和第二用户的相似度，并根据所述相似度进行答题推荐，将推荐结果返回给所述第一用户和所述第二用户。
不仅如此，根据所述第一用户的思政课程历史提问数据，提取第一用户思政课程历史提问数据中的特征向量并生成第一用户矩阵；
根据所述第二用户的思政课程历史答题数据，提取第二用户思政课程历史提问数据中的特征向量并生成第二用户矩阵；
计算所述第一用户矩阵和第二用户矩阵的相似性。
并且，所述第二用户也可以通过交互指令与第一用户建立匹配关系；具体地，所述第二用户可以通过用户指令预约或者选择第一用户来建立匹配关系；
所述交互指令包括第一用户通过点选方式选择合适的在第二用户进行答题，或第二用户通过输入筛选指令在所述第一用户中进行筛选以选择合适的题目进行解答。
同时，所述移动终端用于将所述至少一第二用户根据其与对应的第一用户的相似度由高至低推荐至与其对应的第一用户，
和/或，
所述移动终端用于将与所述第一用户的相似度高于预设阈值的所述第二用户推荐至与其对应的所述第一用户。
附图说明
通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本发明的限制。在附图中：
图1示出了一种思政答题用户的推荐方法的流程图；
图2示出了一种思政答题用户的推荐系统的功能模块。
实施例
本发明的目的本申请实施例提供了一种思政答题用户的推荐方法及系统，可实现根据提问用户和答题用户的匹配关系推荐答题用户， 避免获得无关答题用户的答案。
本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：
一种基于移动终端的思政答题方法，其特征在于，所述方法包括：
S1、通过移动终端获取至少一第一用户思政课程的历史提问数据，所述第一用户的思政课程历史提问数据包括：第一用户的姓名、性别、学院、思政题目、思政考试成绩；
S2、通过移动终端获取至少一第二用户的思政课程历史答题数据，所述第二用户的思政课程历史答题数据包括：第二用户的姓名、性别、学院、思政题目、思政考试成绩；
并且，根据所述第一用户的思政课程历史提问数据，提取第一用户思政课程历史提问数据中的特征向量并生成第一用户矩阵；
根据所述第二用户的思政课程历史答题数据，提取第二用户思政课程历史提问数据中的特征向量并生成第二用户矩阵
S3、根据所述第一用户的历史提问数据和所述第二用户历史答题数据，计算第一用户和第二用户的相似度，并根据所述相似度进行答题推荐，将推荐结果返回给所述第一用户和所述第二用户。
计算所述第一用户矩阵和第二用户矩阵的相似性。具体地，在本实施例中，首先是第一用户标签信息评分矩阵的生成；
具体地，首先，获取第一用户数据并进行预处理，生成一个
Figure 815185DEST_PATH_IMAGE001
维矩阵，该矩阵表示第一用户对思政课程历史提问数据中的特征向量，即用户-标签信息评分矩阵
Figure 333891DEST_PATH_IMAGE002
，行代表用户，列表示提问数据，其中，m 指用户个数，n 指提问数据，评分值取值设定为0~5之间的整数值，0表示第一用户未参与该提问数据下的答题活动，而其他不同的整数值代表第一用户对标签信息不同的偏好，分值越大，表示用户越喜欢在该标签信息下进行答题活动。
再次，为第一用户找出与所述第一用户相似的第二用户，通过计算所述第一用户和所述第二用户之间的相似度，一次获取第一用户的邻居集合，即第二用户，具体地，在本实施例中，计算用户间的相似性常用方法为通过对第一用户的特征向量进行相似性筛选，通过处理得到第一用户的近邻集合，通过公式（1）对所述第一用户的特征向量进行相似性筛选：
Figure 27040DEST_PATH_IMAGE003
（1）；
其中，矩阵中的元素
Figure 684942DEST_PATH_IMAGE004
表示第一用户u 在答题i 上的评分值，
Figure 703714DEST_PATH_IMAGE005
特征向量示用户m在答题i 处的评分，
Figure 709716DEST_PATH_IMAGE006
表示用户u 在用户u 和用户m 将由共同答题活动下的平均评分，同理，
Figure 206557DEST_PATH_IMAGE007
则代表用户m 对用户u 和用户m 在共同答题中的平均评分。
Figure 981615DEST_PATH_IMAGE008
表示用户u和用户m 的相似度，其中，通过公式（2）对
Figure 640129DEST_PATH_IMAGE008
进行相似度计算：
Figure 133427DEST_PATH_IMAGE009
（2）；
其中，
Figure 433959DEST_PATH_IMAGE010
表示被用户u 和用户m 共同答题活动；
在通过第一用户的特征向量进行相似性筛选计算后，将排序前 K 位置的第二用户推荐给所述第一用户用户，进而使筛选过程和结果更符合第一用户的匹配度，
不仅如此，所述第二用户也可以通过交互指令与第一用户建立匹配关系；具体地，所述第二用户可以通过用户指令预约或者选择第一用户来建立匹配关系；
所述交互指令包括第一用户通过点选方式选择合适的在第二用户进行答题，或第二用户通过输入筛选指令在所述第一用户中进行筛选以选择合适的题目进行解答。
同时，所述移动终端用于将所述至少一第二用户根据其与对应的第一用户的相似度由高至低推荐至与其对应的第一用户，
和/或，
所述移动终端用于将与所述第一用户的相似度高于预设阈值的所述第二用户推荐至与其对应的所述第一用户户。
一种基于移动终端的思政答题系统，其特征在于，所述系统包括第一用户模块、第二用户模块、匹配模块。
第一用户模块，用于通过移动终端获取至少一第一用户思政课程的历史提问数据；所述第一用户的思政课程历史提问数据包括：第一用户的姓名、性别、学院、思政题目、思政考试成绩。
第二用户模块，用于通过移动终端获取至少一第二用户的思政课程历史答题数据；所述第二用户的思政课程历史答题数据包括：第二用户的姓名、性别、学院、思政题目、思政考试成绩。
匹配模块，用于根据所述第一用户的历史提问数据和所述第二用户历史答题数据，计算第一用户和第二用户的相似度，并根据所述相似度进行答题推荐，将推荐结果返回给所述第一用户和所述第二用户。
不仅如此，根据所述第一用户的思政课程历史提问数据，提取第一用户思政课程历史提问数据中的特征向量并生成第一用户矩阵；
根据所述第二用户的思政课程历史答题数据，提取第二用户思政课程历史提问数据中的特征向量并生成第二用户矩阵；
计算所述第一用户矩阵和第二用户矩阵的相似性。
具体地，首先，获取第一用户数据并进行预处理，生成一个
Figure 204468DEST_PATH_IMAGE001
维矩阵，该矩阵表示第一用户对思政课程历史提问数据中的特征向量，即用户-标签信息评分矩阵
Figure 158518DEST_PATH_IMAGE002
，行代表用户，列表示提问数据，其中，m 指用户个数，n 指提问数据，评分值取值设定为0~5之间的整数值，0表示第一用户未参与该提问数据下的答题活动，而其他不同的整数值代表第一用户对标签信息不同的偏好，分值越大，表示用户越喜欢在该标签信息下进行答题活动。
再次，为第一用户找出与所述第一用户相似的第二用户，通过计算所述第一用户和所述第二用户之间的相似度，一次获取第一用户的邻居集合，即第二用户，具体地，在本实施例中，计算用户间的相似性常用方法为通过对第一用户的特征向量进行相似性筛选，通过处理得到第一用户的近邻集合，通过公式（1）对所述第一用户的特征向量进行相似性筛选：
Figure 14479DEST_PATH_IMAGE003
（1）；
其中，矩阵中的元素
Figure 977755DEST_PATH_IMAGE004
表示第一用户u 在答题i 上的评分值，
Figure 337192DEST_PATH_IMAGE005
特征向量示用户m 在答题i 处的评分，
Figure 727723DEST_PATH_IMAGE006
表示用户u 在用户u 和用户m 将由共同答题活动下的平均评分，同理，
Figure 70979DEST_PATH_IMAGE007
则代表用户m 对用户u 和用户m 在共同答题中的平均评分。
Figure 837947DEST_PATH_IMAGE008
表示用户u 和用户m 的相似度，其中，通过公式（2）对
Figure 317470DEST_PATH_IMAGE008
进行相似度计算：
Figure 875971DEST_PATH_IMAGE009
（2）；
其中，
Figure 440945DEST_PATH_IMAGE010
表示被用户u 和用户m 共同答题活动；
在通过第一用户的特征向量进行相似性筛选计算后，将排序前 K 位置的第二用户推荐给所述第一用户用户，进而使筛选过程和结果更符合第一用户的匹配度，
并且，所述第二用户也可以通过交互指令与第一用户建立匹配关系；具体地，所述第二用户可以通过用户指令预约或者选择第一用户来建立匹配关系；
所述交互指令包括第一用户通过点选方式选择合适的在第二用户进行答题，或第二用户通过输入筛选指令在所述第一用户中进行筛选以选择合适的题目进行解答。
同时，所述移动终端用于将所述至少一第二用户根据其与对应的第一用户的相似度由高至低推荐至与其对应的第一用户，
和/或，
所述移动终端用于将与所述第一用户的相似度高于预设阈值的所述第二用户推荐至与其对应的所述第一用户。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本领域技术的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应该涵盖在本发明的保护范围之内，因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种基于移动终端的思政答题方法，其特征在于，所述方法包括S1、通过移动终端获取至少一第一用户思政课程的历史提问数据；S2、通过移动终端获取至少一第二用户的思政课程历史答题数据；S3、根据所述第一用户的历史提问数据和所述第二用户历史答题数据，计算第一用户和第二用户的相似度，并根据所述相似度进行答题推荐，将推荐结果返回给所述第一用户和所述第二用户。
2.如权利要求1所述的一种基于移动终端的思政答题方法，其特征在于
所述第一用户的思政课程历史提问数据包括：第一用户的姓名、性别、学院、思政题目、思政考试成绩；
所述第二用户的思政课程历史答题数据包括：第二用户的姓名、性别、学院、思政题目、思政考试成绩。
3.如权利要求2所述的一种基于移动终端的思政答题方法，其特征在于，
根据所述第一用户的思政课程历史提问数据，提取第一用户思政课程历史提问数据中的特征向量并生成第一用户矩阵；
根据所述第二用户的思政课程历史答题数据，提取第二用户思政课程历史提问数据中的特征向量并生成第二用户矩阵；
构建所述第一用户的特征向量和所述第二用户的特征向量相似度计算公式：
Figure DEST_PATH_IMAGE001
；
计算所述第一用户矩阵和第二用户矩阵的相似性。
4.如权利要求3所述的一种基于移动终端的思政答题方法，其特征在于，所述第二用户也可以通过交互指令与第一用户建立匹配关系；具体地，所述第二用户可以通过用户指令预约或者选择第一用户来建立匹配关系；
所述交互指令包括第一用户通过点选方式选择合适的在第二用户进行答题，或第二用户通过输入筛选指令在所述第一用户中进行筛选以选择合适的题目进行解答。
5.如权利要求3所述的一种基于移动终端的思政答题方法，其特征在于，所述移动终端用于将所述至少一第二用户根据其与对应的第一用户的相似度由高至低推荐至与其对应的第一用户，
和/或，
所述移动终端用于将与所述第一用户的相似度高于预设阈值的所述第二用户推荐至与其对应的所述第一用户。
6.一种基于移动终端的思政答题系统，其特征在于，所述系统包括第一用户模块、第二用户模块、匹配模块；
第一用户模块，用于通过移动终端获取至少一第一用户思政课程的历史提问数据；
第二用户模块，用于通过移动终端获取至少一第二用户的思政课程历史答题数据；
匹配模块，用于根据所述第一用户的历史提问数据和所述第二用户历史答题数据，计算第一用户和第二用户的相似度，并根据所述相似度进行答题推荐，将推荐结果返回给所述第一用户和所述第二用户。
7.如权利要求6所述的一种基于移动终端的思政答题系统，其特征在于
所述第一用户的思政课程历史提问数据包括：第一用户的姓名、性别、学院、思政题目、思政考试成绩；
所述第二用户的思政课程历史答题数据包括：第二用户的姓名、性别、学院、思政题目、思政考试成绩。
8.如权利要求7所述的一种基于移动终端的思政答题系统，其特征在于，
根据所述第一用户的思政课程历史提问数据，提取第一用户思政课程历史提问数据中的特征向量并生成第一用户矩阵；
根据所述第二用户的思政课程历史答题数据，提取第二用户思政课程历史提问数据中的特征向量并生成第二用户矩阵；
构建所述第一用户的特征向量和所述第二用户的特征向量相似度计算公式：
Figure 448847DEST_PATH_IMAGE002
；计算所述第一用户矩阵和第二用户矩阵的相似性。
9.如权利要求8所述的一种基于移动终端的思政答题系统，其特征在于，所述第二用户也可以通过交互指令与第一用户建立匹配关系；具体地，所述第二用户可以通过用户指令预约或者选择第一用户来建立匹配关系；所述交互指令包括第一用户通过点选方式选择合适的在第二用户进行答题，或第二用户通过输入筛选指令在所述第一用户中进行筛选以选择合适的题目进行解答。
10.权利要求8所述的一种基于移动终端的思政答题系统，其特征在于，所述移动终端用于将所述至少一第二用户根据其与对应的第一用户的相似度由高至低推荐至与其对应的第一用户，和/或，
所述移动终端用于将与所述第一用户的相似度高于预设阈值的所述第二用户推荐至与其对应的所述第一用户。
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Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101320461A (zh) * 2008-07-01 2008-12-10 浙江大学 基于电阻网络和稀疏数据预测的协同过滤方法
CN105488039A (zh) * 2014-09-15 2016-04-13 华为技术有限公司 一种问询方法及装置
CN107688647A (zh) * 2017-08-31 2018-02-13 刘伟 一种基于协同过滤的学习复习题库推荐方法
CN109062914A (zh) * 2017-06-12 2018-12-21 东软集团股份有限公司 用户推荐方法和装置，存储介质和服务器
CN109460504A (zh) * 2018-09-21 2019-03-12 广州神马移动信息科技有限公司 知识社区中预约答题的解答主体推荐方法及其装置、电子设备、计算机可读介质
CN110399549A (zh) * 2018-04-24 2019-11-01 河南理工大学 一种面向用户兴趣调和相似度的协同过滤方法

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101320461A (zh) * 2008-07-01 2008-12-10 浙江大学 基于电阻网络和稀疏数据预测的协同过滤方法
CN105488039A (zh) * 2014-09-15 2016-04-13 华为技术有限公司 一种问询方法及装置
CN109062914A (zh) * 2017-06-12 2018-12-21 东软集团股份有限公司 用户推荐方法和装置，存储介质和服务器
CN107688647A (zh) * 2017-08-31 2018-02-13 刘伟 一种基于协同过滤的学习复习题库推荐方法
CN110399549A (zh) * 2018-04-24 2019-11-01 河南理工大学 一种面向用户兴趣调和相似度的协同过滤方法
CN109460504A (zh) * 2018-09-21 2019-03-12 广州神马移动信息科技有限公司 知识社区中预约答题的解答主体推荐方法及其装置、电子设备、计算机可读介质

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