CN112785378A - 课程推荐方法、装置、计算机设备及存储介质 - Google Patents

课程推荐方法、装置、计算机设备及存储介质 Download PDF

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CN112785378A CN202110090117.3A CN202110090117A CN112785378A CN 112785378 A CN112785378 A CN 112785378A CN 202110090117 A CN202110090117 A CN 202110090117A CN 112785378 A CN112785378 A CN 112785378A
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Abstract

本申请公开了课程推荐方法、装置、计算机设备及存储介质，涉及数据分析技术领域，所述方法包括：从终端接收用户的第一照护需求信息；若匹配到与所述第一照护需求信息对应的目标照护策略，则根据预设的照护策略与照护课程之间的对应关系，确定与所述目标照护策略对应的第一照护课程；其中，照护策略可包括所有需求项目目录及建议的照护频次；所述第一照护课程中包括多级照护课程，各级第一照护课程之间存在依赖关系或者先后解锁关系；按照各级照护课程之间的依赖关系、以及各级照护课程的难度对所述目标照护课程中的各级照护课程进行排序，得到第二目标照护课程；向所述终端发送所述第二目标照护课程。本方案能够提高社会照护资源的利用率。

Description

课程推荐方法、装置、计算机设备及存储介质
技术领域
本申请涉及大数据的数据分析技术领域，尤其涉及一种课程推荐方法、装置、计算机设备及存储介质。
背景技术
传统的老年照护教育课程主要用于职业养老照护者培训需要，该老年照护教育课程的学习顺序一般遵循“初级-中级-高级-技师-高级技师”的顺序，主要为集中培训。目前的线上老年照护教育课程侧重于流程式操作演示，在实际照护服务过程中，非正式照护者在社区居家场景下较难以获得需要的照护资源，导致照护效率低下。
由此可见，目前的线上老年照护教育课程并不贴切实际照护需求，无法真正为照护者提供有针对性且全面的信息或资源，导致照护资源的利用率不高。
发明内容
本申请实施例提供了一种课程推荐方法、装置、计算机设备及存储介质，旨在解决现有技术中照护资源的利用率不高的问题。
第一方面，本申请实施例提供了一种课程推荐方法，其包括：
从终端接收用户的第一照护需求信息；
若匹配到与所述第一照护需求信息对应的目标照护策略，则根据预设的照护策略与照护课程之间的对应关系，确定与所述目标照护策略对应的第一照护课程；其中，照护策略可包括所有需求项目目录及建议的照护频次；所述第一照护课程中包括多级照护课程，各级第一照护课程之间存在依赖关系或者先后解锁关系；
按照各级照护课程之间的依赖关系、以及各级照护课程的难度对所述目标照护课程中的各级照护课程进行排序，得到第二目标照护课程；
向所述终端发送所述第二目标照护课程。
第二方面，本申请实施例提供了一种课程推荐装置，其包括：
收发模块，用于从终端接收用户的第一照护需求信息；
处理模块，用于若匹配到与所述第一照护需求信息对应的目标照护策略，则根据预设的照护策略与照护课程之间的对应关系，确定与所述目标照护策略对应的第一照护课程；其中，照护策略可包括所有需求项目目录及建议的照护频次；所述第一照护课程中包括多级照护课程，各级第一照护课程之间存在依赖关系或者先后解锁关系；
所述处理模块还用于按照各级照护课程之间的依赖关系、以及各级照护课程的难度对所述目标照护课程中的各级照护课程进行排序，得到第二目标照护课程；
所述收发模块还用于向所述终端发送所述第二目标照护课程。
第三方面，本申请实施例又提供了一种计算机设备，其包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述第一方面所述的课程推荐方法。
第四方面，本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其中所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序当被处理器执行时使所述处理器执行上述第一方面所述的课程推荐方法。
本申请实施例提供了一种课程推荐方法、装置、计算机设备及存储介质，针对不同的照护项目划定出相应的照护知识点，根据知识点设定独立的照护课程，通过分析查询照护项目与照护课程的对应关系来确定出与目标照护项目匹配的目标照护课程，以及结合非专业照护者的服务提供能力，将照护者能够独立完成的照护项目制定为照护计划。因此，能够脱离传统照护教育课程的学习顺序，贴切用户的实际照护需求，真正为照护者提供有针对性且全面的信息或资源，进而提高照护资源的利用率。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本申请实施例提供的课程推荐方法的应用场景示意图；
图2为本申请实施例提供的课程推荐方法的流程示意图；
图3为本申请实施例提供的课程推荐装置的示意性框图；
图4为本申请实施例提供的计算机设备的示意性框图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
应当理解，当在本说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”和“包含”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。
还应当理解，在此本申请说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本申请。如在本申请说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。
还应当进一步理解，在本申请说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。
请参阅图1和图2，图1为本申请实施例提供的课程推荐方法的应用场景示意图；图2为本申请实施例提供的课程推荐方法的流程示意图，该课程推荐方法应用于服务器中，该方法通过安装于服务器中的应用软件进行执行。
如图2所示，该方法包括步骤S101～S104。
S101、从终端接收用户的第一照护需求信息。
其中，该第一照护需求信息是由不同的照护服务项目组成，比如助食、助行、拐杖配置、造口袋更换护理等，这些照护服务项目是照护计划实施的依据。照护需求项目信息由评估端评估后传送。
S102、若匹配到与所述第一照护需求信息对应的目标照护策略，则根据预设的照护策略与照护课程之间的对应关系，确定与所述目标照护策略对应的第一照护课程。
其中，照护策略可包括所有需求项目目录及建议的照护频次。
所述第一照护课程中包括多级照护课程，各级第一照护课程之间存在依赖关系或者先后解锁关系。
S103、按照各级照护课程之间的依赖关系、以及各级照护课程的难度对所述目标照护课程中的各级照护课程进行排序，得到第二目标照护课程。
一些实施方式中，依赖关系可满足下述项中的至少一项：
a、照护课程内容与需要照护项目的服务过程实际发生行为相对应，如协助更换卧位、协助进食等；
b、照护课程根据“先理论，后操作”原则进行设置，如先讲老年人导致误咽的原因，再讲正确的喂食步骤；
c、目标照护课程根据学习难易程度排序，第一级课程学习结束后，解锁二级课程。
S104、向所述终端发送所述第二目标照护课程。
一些实施例中，还可以基于协同推荐算法向终端推荐第二目标照护课程，具体来说，所述方法还包括：
获取历史照护需求信息；
确定所述历史照护需求信息与所述第一照护需求信息之间的第一相似度；
若所述第一相似度大于预设相似度，则获取与所述历史照护需求信息对应的至少一种历史照护课程；
向所述终端发送至少一种所述历史照护课程。
可见，通过将历史照护需求信息与第一照护需求信息进行相似度计算(即匹配)，能够快速的定位出是否存在其他历史用户也同样有过类型的照护需求，这样，能够减少推荐的等待时长，并且也具备一定的针对性。
一些实施例中，所述方法基于神经网络模型实现，历史照护需求信息与历史照护课程都可作为训练样本，历史照护需求信息与历史照护课程之间的对应关系也可以基于神经网络模型进行预测。具体来说，所述方法还包括：
获取训练样本，所述训练样本包括多个用户的照护需求信息、与各照护需求信息对应的照护策略、以及与各照护策略对应的照护课程；所述训练样本来自至少一个平台；
将所述多个用户的照护需求信息、与各照护需求信息对应的照护课程、以及与各照护策略对应的照护课程分别输入分类模型，以对所述分类模型进行模型训练，所述分类模型用于预测照护需求信息与照护课程之间的对应关系，以及预测各级照护课程之间的依赖关系。
可见，本申请基于神经网络模型能够进一步加快推荐速度，且具备一定的参考性，也能够减少系统的计算负荷，尤其是在并发的访问请求时。
一些实施例中，考虑到神经网络模型需要不断的训练更新，训练样本有限或者不断更新，其所能预测出的目标照护课程存在一定局限性。因此，为了避免无法向用户提供对应的照护课程的情形，还可以实时的向用户发送问题集合，以进一步明确用户实际需求。具体来说，从下面两方面进行介绍：
一、向终端发送问题集合。
具体来说，本实施例包括：
1、若未匹配到与所述第一照护需求信息对应的照护策略，则对所述第一照护需求信息进行关键词提取和分析，得到多个关键词和分析结果；
2、获取与各关键词关联的照护课程集合；
3、根据所述分析结果从所述照护课程集合中确定多个候选照护课程；
4、向所述终端发送问题集合，所述问题集合包括多个问题，所述多个问题按照照护课程之间的依赖关系得到。
例如，各问题之间存在一定的逻辑关联，具体则是按照照护课程之间的依赖关系得到。
例如，第一个问题：您当前能获取到哪些资源，第二个问题：您当前想要在什么时间之前获得什么资源，第三个问题：需要照护的人当前的身体状态，第四个问题：当前最希望得到哪里的什么资源。
5、从所述终端接收与所述问题集合对应的回答集合，所述回答集合包括对各问题的至少一个回答；
6、将所述回答集合与各候选照护课程之间进行匹配，从所述多个候选照护课程中确定第三目标照护课程；
具体来说，由于用户按照问题进行了对应的回答，因此，可以将这些回答进行语义分析和特征提取，得到分析结果和问题特征，然后将该分析结果和问题特征与上述各候选照护项目之间进行匹配，最终得到第三目标照护课程。
7、向所述终端发送所述第三目标照护课程。
可见，该第三目标照护课程一定程度上能够贴合用户的第一照护需求信息。且通过步骤3-步骤6，能够进一步缩小选择第三目标照护课程的范围。
一些实施方式中，还可以将该第三目标照护课程作为训练样本对神经网络模型进行训练更新，以进一步优化模型的性能，使得模型能够更加全面的预测更多的照护需求。
二、向终端推荐其他平台的照护资源。
具体来说，本实施例包括：
若未匹配到与所述第一照护需求信息对应的照护策略，则对所述第一照护需求信息进行关键词提取和分析，得到多个关键词和分析结果；
获取与各关键词关联的照护课程集合；
根据所述分析结果，以及在所述第一照护需求信息中各关键词之间的关联关系，确定多个照护资源，所述照护资源用于提供照护项目服务的入口；
向所述终端发送至少一个所述照护资源，使得用户可直接访问至少一个所述照护资源，然后进行照护课程的搜寻。
本申请实施例中，根据需求项目匹配并向用户端推送的目标照护资源，且目标照护资源为能够提供需要照护项目服务的机构或平台，如心理疏导、伤口处理、辅具租赁、适老化改造、居家上门服务中心等。
可见，通过向用户推荐其他照护资源，一方面能够快速的响应用户，另一方面能够结合其他照护资源共同为用户提供照护项目，以确保本平台当前无法为用户提供服务时，还继续为用户提供其他平台的照护资源，避免用户失望而归，并且还可以将用户引流到提供这些照护资源的平台(尤其是属于同一个企业的子企业时)，完成用户拉新，一举两得。
相应的，在确定多个照护资源之后，所述方法还包括：
从至少一个照护资源中获取照护课程；
基于所述多个照护资源生成第四照护课程；
向所述终端发送所述第四目标照护课程。
可见，除了直接向用户推荐其他平台的照护资源之外，还可以从提供这些照护资源的平台中获取对应的照护课程，然后进行处理后，将处理得到的第四照护课程推荐给用户，这样，无需用户切换到其他平台去重新发送第一照护需求信息来搜索一遍，因此，能够节省用户的时间，减少需要多次中转才能找到用户想要的照护课程的次数。
此外，在本申请中，还可以对搜寻到的候选照护课程进行评估，若确定照护项目超出服务能力或服务条件，或者当前的照护者无法提供对应的照护服务，则根据需求项目匹配照护资源。具体来说，获取照护者的状态信息，所述状态信息包括照护者的实时能力参数、空闲时间、投诉信息和评分等，基于照护者的状态信息综合评估该照护者是否符合该用户的第一照护需求信息，若符合，则推送，若不符合，则重新筛选照护者或者推荐其他平台的照护资源。
由此可见，本申请能够针对不同的照护项目划定出了相应的照护知识点，根据知识点设定独立的照护课程，通过分析查询照护项目与照护课程的对应关系来确定出与目标照护项目匹配的目标照护课程，以及结合非专业照护者的服务提供能力，将照护者能够独立完成的照护项目制定为照护计划。因此，能够脱离传统照护教育课程的学习顺序，贴切用户的实际照护需求，真正为照护者提供有针对性且全面的信息或资源，进而提高照护资源的利用率。具体来说，本方案具备以下技术效果：
1、由于照护需求信息由多个照护项目组成，因此能够反应被照护者的实际照护需要，说明被照护者需要提供专业的、有效的照护才能够维持或提高被照护者的生活质量。
2、为了向非专业照护者提供切实需要的专业照护知识，针对不同的照护项目划定出相应的照护知识点，根据知识点设定独立的照护课程，通过分析查询照护项目与照护课程的对应关系来确定出与目标照护项目匹配的目标照护课程。因此，基于此方法推荐的目标照护课程能够向非专业照护者提供切实需要的专业照护知识，进而提高非正式照护人员的照护服务能力，提高被照护者的生活质量。
3、由于本申请的技术方案结合非专业照护者的服务提供能力，将照护者能够独立完成的照护项目制定为照护计划，该计划能够为照护者提供服务的优先顺序建议、服务的频次建议，有利于非照护者服务提供规范化、标准化，提高照护服务效果；并将照护者不能够独立提供的照护项目，分析查询与项目有关的、已存储的对应照护资源，确定并向照护者推送目标照护资源，有利于缓解非正式照护者照护压力，满足被照护者的照护需要，推动社会的照护资源的有效利用。
本申请实施例还提供一种课程推荐装置，该课程推荐装置用于执行前述课程推荐方法的任一实施例。具体地，请参阅图3，图3是本申请实施例提供的课程推荐装置的示意性框图。该课程推荐装置30可以配置于服务器中。
如图3所示，课程推荐装置30包括：
收发模块301，用于从终端接收用户的第一照护需求信息；
处理模块302，用于若匹配到与所述第一照护需求信息对应的目标照护策略，则根据预设的照护策略与照护课程之间的对应关系，确定与所述目标照护策略对应的第一照护课程；其中，照护策略可包括所有需求项目目录及建议的照护频次；所述第一照护课程中包括多级照护课程，各级第一照护课程之间存在依赖关系或者先后解锁关系；
所述处理模块302还用于按照各级照护课程之间的依赖关系、以及各级照护课程的难度对所述目标照护课程中的各级照护课程进行排序，得到第二目标照护课程；
所述收发模块301还用于向所述终端发送所述第二目标照护课程。
一些实施例中，所述处理模块302在所述收发模块301从终端接收用户的第一照护需求信息之前，还用于：
获取历史照护需求信息；
确定所述历史照护需求信息与所述第一照护需求信息之间的第一相似度；
若所述第一相似度大于预设相似度，则获取与所述历史照护需求信息对应的至少一种历史照护课程；
通过所述收发模块301向所述终端发送至少一种所述历史照护课程。
一些实施例中，所述课程推荐装置30基于神经网络模型实现，历史照护需求信息与历史照护课程均为训练样本，历史照护需求信息与历史照护课程之间的对应关系基于神经网络模型进行预测；所述处理模块302还用于：
获取训练样本，所述训练样本包括多个用户的照护需求信息、与各照护需求信息对应的照护策略、以及与各照护策略对应的照护课程；所述训练样本来自至少一个平台；
将所述多个用户的照护需求信息、与各照护需求信息对应的照护课程、以及与各照护策略对应的照护课程分别输入分类模型，以对所述分类模型进行模型训练，所述分类模型用于预测照护需求信息与照护课程之间的对应关系，以及预测各级照护课程之间的依赖关系。
一些实施例中，所述处理模块302在所述收发模块302从终端接收用户的第一照护需求信息之后，还用于：
若未匹配到与所述第一照护需求信息对应的照护策略，则对所述第一照护需求信息进行关键词提取和分析，得到多个关键词和分析结果；
获取与各关键词关联的照护课程集合；
根据所述分析结果从所述照护课程集合中确定多个候选照护课程；
通过所述收发模块301向所述终端发送问题集合，所述问题集合包括多个问题，所述多个问题按照照护课程之间的依赖关系得到；
通过所述收发模块301从所述终端接收与所述问题集合对应的回答集合，所述回答集合包括对各问题的至少一个回答；
将所述回答集合与各候选照护课程之间进行匹配，从所述多个候选照护课程中确定第三目标照护课程；
通过所述收发模块301向所述终端发送所述第三目标照护课程。
一些实施例中，所述处理模块302在所述收发模块301从终端接收用户的第一照护需求信息之后，还用于：
若未匹配到与所述第一照护需求信息对应的照护策略，则对所述第一照护需求信息进行关键词提取和分析，得到多个关键词和分析结果；
获取与各关键词关联的照护课程集合；
根据所述分析结果，以及在所述第一照护需求信息中各关键词之间的关联关系，确定多个照护资源，所述照护资源用于提供照护项目服务的入口；
通过所述收发模块301向所述终端发送至少一个所述照护资源，以使所述终端访问至少一个所述照护资源，然后进行照护课程的搜寻。
一些实施例中，所述处理模块302在确定多个照护资源之后，还用于：
从至少一个照护资源中获取照护课程；
基于所述多个照护资源生成第四照护课程；
通过所述收发模块301向所述终端发送所述第四目标照护课程。
一些实施例中，所述处理模块302还用于：
获取照护者的状态信息，所述状态信息包括照护者的实时能力参数、空闲时间、投诉信息和评分中的至少一项；
基于照护者的状态信息评估所述照护者是否符合该用户的第一照护需求信息；
若符合，则通过所述收发模块301向所述终端发送所述照护者的信息；
若不符合，则重新筛选照护者或者向所述终端发送其他平台的照护资源。
该课程推荐装置30脱离传统照护教育课程的学习顺序，贴切用户的实际照护需求，真正为照护者提供有针对性且全面的信息或资源，进而提高照护资源的利用率。
上述课程推荐装置30可以实现为计算机程序的形式，该计算机程序可以在如图4所示的计算机设备上运行。
请参阅图4，图4是本申请实施例提供的计算机设备的示意性框图。该计算机设备400是服务器，服务器可以是独立的服务器，也可以是多个服务器组成的服务器集群。
参阅图4，该计算机设备400包括通过系统总线401连接的处理器402、存储器和网络接口405，其中，存储器可以包括非易失性存储介质403和内存储器404。
该非易失性存储介质403可存储操作系统4031和计算机程序4032。该计算机程序4032被执行时，可使得处理器402执行课程推荐方法。
该处理器402用于提供计算和控制能力，支撑整个计算机设备400的运行。
该内存储器404为非易失性存储介质403中的计算机程序4032的运行提供环境，该计算机程序4032被处理器402执行时，可使得处理器402执行课程推荐方法。
该网络接口405用于进行网络通信，如提供数据信息的传输等。本领域技术人员可以理解，图4中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备400的限定，具体的计算机设备400可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
其中，所述处理器402用于运行存储在存储器中的计算机程序4032，以实现本申请实施例公开的课程推荐方法。
本领域技术人员可以理解，图4中示出的计算机设备的实施例并不构成对计算机设备具体构成的限定，在其他实施例中，计算机设备可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。例如，在一些实施例中，计算机设备可以仅包括存储器及处理器，在这样的实施例中，存储器及处理器的结构及功能与图4所示实施例一致，在此不再赘述。
应当理解，在本申请实施例中，处理器402可以是中央处理单元(CentralProcessing Unit，CPU)，该处理器402还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(DigitalSignal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable GateArray，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。其中，通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
在本申请的另一实施例中提供计算机可读存储介质。该计算机可读存储介质可以为非易失性的计算机可读存储介质。该计算机可读存储介质存储有计算机程序，其中计算机程序被处理器执行时实现本申请实施例公开的课程推荐方法。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，上述描述的设备、装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的设备、装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，也可以将具有相同功能的单元集合成一个单元，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另外，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口、装置或单元的间接耦合或通信连接，也可以是电的，机械的或其它的形式连接。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本申请实施例方案的目的。
另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以是两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分，或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种课程推荐方法，其特征在于，所述方法包括：
从终端接收用户的第一照护需求信息；
若匹配到与所述第一照护需求信息对应的目标照护策略，则根据预设的照护策略与照护课程之间的对应关系，确定与所述目标照护策略对应的第一照护课程；其中，照护策略可包括所有需求项目目录及建议的照护频次；所述第一照护课程中包括多级照护课程，各级第一照护课程之间存在依赖关系或者先后解锁关系；
按照各级照护课程之间的依赖关系、以及各级照护课程的难度对所述目标照护课程中的各级照护课程进行排序，得到第二目标照护课程；
向所述终端发送所述第二目标照护课程。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从终端接收用户的第一照护需求信息之前，所述方法还包括：
获取历史照护需求信息；
确定所述历史照护需求信息与所述第一照护需求信息之间的第一相似度；
若所述第一相似度大于预设相似度，则获取与所述历史照护需求信息对应的至少一种历史照护课程；
向所述终端发送至少一种所述历史照护课程。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法基于神经网络模型实现，历史照护需求信息与历史照护课程均为训练样本，历史照护需求信息与历史照护课程之间的对应关系基于神经网络模型进行预测；所述方法还包括：
获取训练样本，所述训练样本包括多个用户的照护需求信息、与各照护需求信息对应的照护策略、以及与各照护策略对应的照护课程；所述训练样本来自至少一个平台；
将所述多个用户的照护需求信息、与各照护需求信息对应的照护课程、以及与各照护策略对应的照护课程分别输入分类模型，以对所述分类模型进行模型训练，所述分类模型用于预测照护需求信息与照护课程之间的对应关系，以及预测各级照护课程之间的依赖关系。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述从终端接收用户的第一照护需求信息之后，所述方法还包括：
若未匹配到与所述第一照护需求信息对应的照护策略，则对所述第一照护需求信息进行关键词提取和分析，得到多个关键词和分析结果；
获取与各关键词关联的照护课程集合；
根据所述分析结果从所述照护课程集合中确定多个候选照护课程；
向所述终端发送问题集合，所述问题集合包括多个问题，所述多个问题按照照护课程之间的依赖关系得到；
从所述终端接收与所述问题集合对应的回答集合，所述回答集合包括对各问题的至少一个回答；
将所述回答集合与各候选照护课程之间进行匹配，从所述多个候选照护课程中确定第三目标照护课程；
向所述终端发送所述第三目标照护课程。
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述从终端接收用户的第一照护需求信息之后，所述方法还包括：
若未匹配到与所述第一照护需求信息对应的照护策略，则对所述第一照护需求信息进行关键词提取和分析，得到多个关键词和分析结果；
获取与各关键词关联的照护课程集合；
根据所述分析结果，以及在所述第一照护需求信息中各关键词之间的关联关系，确定多个照护资源，所述照护资源用于提供照护项目服务的入口；
向所述终端发送至少一个所述照护资源，以使所述终端访问至少一个所述照护资源，然后进行照护课程的搜寻。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，在确定多个照护资源之后，所述方法还包括：
从至少一个照护资源中获取照护课程；
基于所述多个照护资源生成第四照护课程；
向所述终端发送所述第四目标照护课程。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述若匹配到与所述第一照护需求信息对应的目标照护策略，则根据预设的照护策略与照护课程之间的对应关系，确定与所述目标照护策略对应的第一照护课程之后，所述方法还包括：
获取照护者的状态信息，所述状态信息包括照护者的实时能力参数、空闲时间、投诉信息和评分中的至少一项；
基于照护者的状态信息评估所述照护者是否符合该用户的第一照护需求信息；
若符合，则向所述终端发送所述照护者的信息；
若不符合，则重新筛选照护者或者向所述终端发送其他平台的照护资源。
8.一种课程推荐装置，其特征在于，所述课程推荐装置包括：
收发模块，用于从终端接收用户的第一照护需求信息；
处理模块，用于若匹配到与所述第一照护需求信息对应的目标照护策略，则根据预设的照护策略与照护课程之间的对应关系，确定与所述目标照护策略对应的第一照护课程；其中，照护策略可包括所有需求项目目录及建议的照护频次；所述第一照护课程中包括多级照护课程，各级第一照护课程之间存在依赖关系或者先后解锁关系；
所述处理模块还用于按照各级照护课程之间的依赖关系、以及各级照护课程的难度对所述目标照护课程中的各级照护课程进行排序，得到第二目标照护课程；
所述收发模块还用于向所述终端发送所述第二目标照护课程。
9.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7中任一项所述的课程推荐方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序当被处理器执行时使所述处理器执行如权利要求1至7任一项所述的课程推荐方法。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114202237A (zh) * 2021-12-23 2022-03-18 泰康保险集团股份有限公司 一种课程推荐方法、装置、设备及介质

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107688911A (zh) * 2017-09-13 2018-02-13 北京有心科技有限公司 一种老年人照护需求评估方法、系统和设备
CN107895518A (zh) * 2017-09-08 2018-04-10 杭州伯仲信息科技有限公司 信息化护士培训方法
CN108172047A (zh) * 2018-01-19 2018-06-15 上海理工大学 一种网络在线学习资源个性化实时推荐方法
CN110533567A (zh) * 2019-09-03 2019-12-03 中南大学 一种照护知识推送方法、装置和计算机可读存储介质
CN111223015A (zh) * 2018-11-27 2020-06-02 阿里巴巴集团控股有限公司 课程推荐方法、装置及终端设备
CN111274411A (zh) * 2020-01-22 2020-06-12 文思海辉智科科技有限公司 课程推荐方法、装置、电子设备及可读存储介质
CN111475716A (zh) * 2020-03-26 2020-07-31 威比网络科技(上海)有限公司 在线课程推荐方法、系统、设备及存储介质

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107895518A (zh) * 2017-09-08 2018-04-10 杭州伯仲信息科技有限公司 信息化护士培训方法
CN107688911A (zh) * 2017-09-13 2018-02-13 北京有心科技有限公司 一种老年人照护需求评估方法、系统和设备
CN108172047A (zh) * 2018-01-19 2018-06-15 上海理工大学 一种网络在线学习资源个性化实时推荐方法
CN111223015A (zh) * 2018-11-27 2020-06-02 阿里巴巴集团控股有限公司 课程推荐方法、装置及终端设备
CN110533567A (zh) * 2019-09-03 2019-12-03 中南大学 一种照护知识推送方法、装置和计算机可读存储介质
CN111274411A (zh) * 2020-01-22 2020-06-12 文思海辉智科科技有限公司 课程推荐方法、装置、电子设备及可读存储介质
CN111475716A (zh) * 2020-03-26 2020-07-31 威比网络科技(上海)有限公司 在线课程推荐方法、系统、设备及存储介质

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114202237A (zh) * 2021-12-23 2022-03-18 泰康保险集团股份有限公司 一种课程推荐方法、装置、设备及介质

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