CN114936320A - 推荐信息确定方法、装置及电子设备 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种推荐信息确定方法、装置及电子设备，该推荐信息确定方法包括：采集目标儿童的成长数据；基于该成长数据，利用设定的推荐算法对儿童成长模型进行分析，得到用以指示目标儿童的成长发展方向的目标推荐信息并显示，儿童成长模型用于对输入的成长数据进行学习并存储学习得到的对输入的成长数据的表达，儿童成长模型基于接收到的成长反馈信息进行增量学习并更新，成长反馈信息为目标儿童在目标推荐信息指引下成长的反馈信息。本发明实施例提供的技术方案可以对目标儿童的成长过程进行长期跟踪学习，推荐出更适合于目标儿童发展方向的目标推荐信息，实现目标儿童成长发展方向的个性化智能引导。

Description

推荐信息确定方法、装置及电子设备

技术领域

本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种推荐信息确定方法、装置及电子设备。

背景技术

儿童成长阶段是人一生中的重要阶段，决定着人一生的发展轨迹。儿童成长阶段是对世界进行不断探索和认知的过程，在该过程中不可避免地会遇到一些成长困惑。面对这些困惑，目前主要是向父母、老师和朋友等身边的人寻求帮助。随着互联网的发展，通过互联网搜索相关问题虽然能提供一些启发，但这种方法面向于大众，具有普适性和共性，而个体之间存在着巨大的差异，因而不能满足个性化的需求，而且，对于儿童来说实践起来比较困难。如何采用智能化手段为儿童提供个性化的成长发展方向的指引是目前亟待解决的问题。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明提供一种推荐信息确定方法、装置及电子设备，以陪伴目标儿童成长，实现目标儿童成长发展方向的个性化智能引导。

本发明提供一种推荐信息确定方法，包括：

采集目标儿童的成长数据；

基于所述目标儿童的成长数据，利用设定的推荐算法对儿童成长模型进行分析，得到目标推荐信息，所述目标推荐信息指示所述目标儿童的成长发展方向，所述儿童成长模型用于对输入的成长数据进行学习并存储学习得到的对所述输入的成长数据的表达，所述儿童成长模型基于接收到的成长反馈信息进行增量学习并更新，所述成长反馈信息为所述目标儿童在所述目标推荐信息指引下成长的反馈信息；

显示所述目标推荐信息。

根据本发明提供的一种推荐信息确定方法，在所述采集目标儿童的成长数据之前，所述推荐信息确定方法还包括：

对儿童成长预训练模型进行初始化，得到所述儿童成长模型，所述儿童成长预训练模型基于样本成长数据和所述样本成长数据对应的标签数据对基础神经网络进行监督预训练得到，所述标签数据基于对所述样本成长数据中与个人发展方向相关的数据进行标注得到。

根据本发明提供的一种推荐信息确定方法，所述采集目标儿童的成长数据包括：

显示所述目标儿童的成长数据输入界面，所述目标儿童的成长数据输入界面中包括输入所述目标儿童的成长数据的输入控件；

接收面向所述输入控件的第一输入操作；

响应于所述第一输入操作，确定所述目标儿童的成长数据。

根据本发明提供的一种推荐信息确定方法，所述采集目标儿童的成长数据包括：

接收第二输入操作；

响应于所述第二输入操作，输出录入所述目标儿童的成长数据的语音提示信息；

接收基于所述语音提示信息录入的成长数据语音信息；

根据所述成长数据语音信息确定所述目标儿童的成长数据。

根据本发明提供的一种推荐信息确定方法，所述推荐信息确定方法还包括：

显示推荐模式配置界面，所述推荐模式配置界面中包括配置推荐模式的配置控件；

响应于面向所述配置控件的配置操作，确定目标推荐模式；

根据所述目标推荐模式选定推荐算法，得到所述设定的推荐算法。

根据本发明提供的一种推荐信息确定方法，所述设定的推荐算法包括基于内容的推荐算法、协同过滤推荐算法和基于知识的推荐算法中的至少之一。

本发明还提供一种推荐信息确定装置，包括：

采集模块，用于采集目标儿童的成长数据；

分析模块，用于基于所述目标儿童的成长数据，利用设定的推荐算法对儿童成长模型进行分析，得到目标推荐信息，所述目标推荐信息指示所述目标儿童的成长发展方向，所述儿童成长模型用于对输入的成长数据进行学习并存储学习得到的对所述输入的成长数据的表达，所述儿童成长模型基于接收到的成长反馈信息进行增量学习并更新，所述成长反馈信息为所述目标儿童在所述目标推荐信息指引下成长的反馈信息；

显示模块，用于显示所述目标推荐信息。

本发明还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在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如上述任一种所述推荐信息确定方法。

本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述推荐信息确定方法。

本发明还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述推荐信息确定方法。

本发明提供的推荐信息确定方法、装置及电子设备，通过采集目标儿童的成长数据，基于该成长数据，利用设定的推荐算法对儿童成长模型进行分析，得到用以指示目标儿童的成长发展方向的目标推荐信息，儿童成长模型可以对输入的成长数据进行学习并存储学习得到的对输入的成长数据的表达，这种表达反映了成长数据之间的关联关系，设定的推荐算法可以利用这种关联关系快速地获得目标推荐信息推荐给目标儿童，指引目标儿童的成长发展方向。目标儿童根据该目标推荐信息成长一段时间后，可以反馈成长反馈信息，儿童成长模型可以根据接收到的该成长反馈信息进行增量学习并更新，这样，通过不断的推荐目标推荐信息和根据反馈的成长反馈信息对儿童成长模型进行增量学习，使得儿童成长模型越来越符合目标儿童的特点，可以对目标儿童的成长过程进行长期的跟踪学习，以此能够推荐出更适合于目标儿童发展方向的目标推荐信息，实现了目标儿童成长发展方向的个性化智能引导。

附图说明

为了更清楚地说明本发明或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，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是本发明提供的推荐信息确定方法的流程示意图之一；

图2是本发明提供的成长数据输入界面的显示效果示意图；

图3是本发明提供的建立儿童成长预训练模型的方法的流程示意图；

图4是本发明提供的推荐模式配置界面的显示效果示意图；

图5是本发明提供的推荐信息确定方法的流程示意图之二；

图6是本发明提供的推荐信息确定装置的结构示意图；

图7是本发明提供的电子设备的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明中的附图，对本发明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发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

儿童成长阶段不可避免会遇到各种各样的困惑，通常会向父母、老师和朋友等身边的人寻求帮助，但这些人并不能随时都陪伴在儿童身边，且由于每个人的成长环境和成长经历不同，对儿童的了解程度也不尽相同，因而不一定能够对儿童的成长发展方向给出有效的指引。且个体之间存在着巨大的差异，个性化需求强烈，为儿童个体提供个性化的成长发展方向指引成为目前业界亟待解决的重要问题。

陪伴型机器人的出现解决了儿童的陪伴问题，但目前的陪伴型机器人只局限在陪护、监控摄像、视频通话、根据指令移动等互动功能，并不能对所陪伴的儿童提供成长发展方向的指引。

基于此，本发明提供了一种推荐信息确定方案，建立儿童成长模型，采用增量学习并结合儿童成长模型对儿童的成长过程进行长期跟踪学习，陪伴儿童一生。虽然个人的发展有着普遍的规律，但个体之间存在巨大的差异，因此，通过儿童个体与系统之间进行交互，达到实时更新个性化学习的目的，使系统和个体共同成长。通过采集儿童各个时期的年龄、学习成绩、兴趣爱好等成长数据和儿童进行交互，并采用设定的推荐算法对儿童进行一些成长发展方向的推荐，比如兴趣班、学科类别、报考专业、职业方向等，儿童根据推荐的方向成长一段时间后给予反馈，儿童成长模型可以根据反馈的情况进行增量学习，通过不断的推荐、反馈和增量学习更新儿童成长模型。比如，儿童处于求学阶段选择兴趣爱好时，可以给出一些推荐，比如钢琴、书法、美术、音乐等，儿童可以选择其中的一项或多项进行实践，经过一段时间后反馈学习情况，比如反馈学习的成绩、是否感兴趣等，儿童成长模型可以根据反馈的情况进行增量学习。如此循环，可以对儿童成长过程进行长期跟踪学习，陪伴儿童成长，并为儿童的成长出谋划策，成为最懂儿童的知心伙伴。

下面结合图1-图5对本发明的推荐信息确定方法进行描述。该推荐信息确定方法可以应用于服务器、手机、陪伴型机器人等电子设备，也可以应用于设置在服务器、手机、陪伴型机器人等电子设备中的推荐信息确定装置中，该推荐信息确定装置可以通过软件、硬件或两者的结合来实现。

图1示例性示出了本发明实施例提供的推荐信息确定方法的流程示意图，参照图1所示，该推荐信息确定方法可以包括如下的步骤110～步骤130。

步骤110：采集目标儿童的成长数据。

目标儿童可以是任意年龄阶段的儿童或成人。成长数据可以包括目标儿童的年龄、性别、住所地、家庭成员关系信息、兴趣爱好、学习成绩、职业等其中的至少之一，不同的年龄阶段可以有不同的成长数据。比如在幼年的时候，儿童还处在刚认识世界的阶段，成长数据可以包括年龄、性别、住所地、家庭成员关系信息等身份相关的信息；比如在求学的阶段，成长数据可以包括年龄、性别、兴趣爱好、学习成绩、学习目标等，更多的是与学习相关的信息；比如成年工作后，成长数据可以包括年龄、性别、职业、薪水、工作地、期望目标等，更多的是与工作相关的信息。

电子设备可以通过人机交互装置采集目标儿童的成长数据。比如，一种示例实施例中，电子设备可以提供交互界面接收用户输入的成长数据。具体的，采集目标儿童的成长数据可以包括：显示目标儿童的成长数据输入界面，目标儿童的成长数据输入界面中可以包括输入目标儿童的成长数据的输入控件；接收面向输入控件的第一输入操作；响应于第一输入操作，确定目标儿童的成长数据。

例如，图2示例性示出了本发明实施例提供的成长数据输入界面的显示效果示意图，参照图2所示，该成长数据输入界面中可以提供如“年龄”、“性别”等基本的身份信息输入项，然后可以通过“添加”控件继续添加其他需要输入的成长数据的项目，比如点击“添加”控件后可以在界面中增加一个信息输入项，通过首部的“项目”下拉菜单可以选择需要添加的信息类别，比如添加“兴趣爱好”，如此操作可添加所有需要的信息输入项，在每个项目中可以输入对应的成长数据。示例性的，点击“添加”控件后也可以直接在界面中弹出信息添加项弹窗，在该弹窗中显示所有可选的信息类别，从中选择需要添加的类别确认，可以一次性在成长数据输入界面中添加信息输入项，然后可以在每个项目中可以输入对应的成长数据。

一种示例实施例中，电子设备可以通过语音采集装置和语音输出装置与用户交互来接收用户语音输入的成长数据。具体的，采集目标儿童的成长数据可以包括：接收第二输入操作；响应于第二输入操作，输出录入目标儿童的成长数据的语音提示信息；接收基于语音提示信息录入的成长数据语音信息；根据成长数据语音信息确定目标儿童的成长数据。

例如，电子设备中可以提供通过语音输入成长数据的功能，用户可以通过第二输入操作激活该功能，比如点击触摸屏上的语音输入成长数据的功能菜单，激活该功能，或者触发电子设备上提供的触发按键激活该功能，或者唤醒电子设备的人机对话功能，通过向电子设备发出语音指令激活语音输入成长数据的功能。激活语音输入成长数据的功能后，用户可以通过与电子设备的人机对话录入目标儿童的成长数据。

步骤120：基于目标儿童的成长数据，利用设定的推荐算法对儿童成长模型进行分析，得到目标推荐信息。其中，目标推荐信息可以指示目标儿童的成长发展方向，儿童成长模型可以用于对输入的成长数据进行学习并存储学习得到的对输入的成长数据的表达，儿童成长模型基于接收到的成长反馈信息进行增量学习并更新，成长反馈信息为目标儿童在目标推荐信息指引下成长的反馈信息。

儿童成长模型可以对输入的成长数据进行学习，通过学习可以获得输入的成长数据的表达。可以理解的是，儿童成长模型可以存储目标儿童的成长数据以及通过学习获知的这些成长数据之间的关联关系，也就是以神经网络模型的方式表达这些成长数据的内容及这些内容之间的关联关系。

一种示例实施例中，用户在初次使用电子设备的推荐功能为目标儿童推荐目标推荐信息时，可以先对儿童成长预训练模型进行初始化。相应的，在采集目标儿童的成长数据之前，本示例实施例的推荐信息确定方法还可以包括如下步骤：对儿童成长预训练模型进行初始化，得到儿童成长模型。其中，儿童成长预训练模型基于样本成长数据和该样本成长数据对应的标签数据对基础神经网络进行监督预训练得到。示例性的，该监督预训练可以在电子设备出厂前进行。

图3示例性示出了本发明实施例提供的建立儿童成长预训练模型的方法的流程示意图，参照图3所示，该方法可以包括如下的步骤310～步骤330。

步骤310：获取样本成长数据和基础神经网络。

基础神经网络可以是深度神经网络或增量学习框架的神经网络等，增量学习框架的神经网络比如可以是自组织增量学习神经网络(Self-organizing incremental neuralnetwork，SOINN)或情景记忆马尔可夫决策过程(EM-MDP)神经网络等。

儿童从出生便主动作用于环境，在主动构建世界的过程中遵循着自身的规律，可以基于儿童成长普遍遵循的规律，收集或大数据统计一些成长数据，比如可以通过大数据统计不同年龄段儿童的身份信息、不同年龄段男孩的兴趣爱好、不同年龄段女孩的兴趣爱好、不同年龄段儿童的智力发育状况等数据，获得样本成长数据。其中的身份信息比如可以包括性别、住所地、父母职业、家庭成员关系等。

步骤320：对样本成长数据中与个人发展方向相关的数据进行标注，得到标签数据。

获取到样本成长数据后，可以对样本成长数据中与个人发展方向相关的数据进行标注，得到标签数据，其中，与个人发展方向相关的数据比如可以包括兴趣爱好、学校、课程和职业等其中的至少一个，但不限于此。

步骤330：以样本成长数据为基础神经网络的输入，以标签数据为基础神经网络的输出，对基础神经网络进行监督预训练，得到儿童成长预训练模型。

示例性的，用户在初次使用电子设备的推荐功能为目标儿童推荐目标推荐信息时，可以进行账号注册，设置用户名和密码，建立目标儿童的身份信息，比如，电子设备可以接收账号注册请求，响应于该账号注册请求，显示账号注册界面，在该账号注册界面中可以提供用户名和密码的注册控件，用户可以通过该注册控件进行用户名和密码的注册；该账号注册界面中还可以提供目标儿童的身份信息输入控件，用户可以通过该身份信息输入控件输入目标儿童的身份信息，该身份信息比如可以包括目标儿童的年龄、性别、所在地、父母职业、家庭成员关系等身份相关的信息。

示例性的，可以利用用户在账号注册界面中输入的目标儿童的身份信息对儿童成长预训练模型进行初始化，具体的，可以将目标儿童的身份信息作为初始儿童成长数据，输入至儿童成长预训练模型进行学习，通过学习对初始儿童成长数据中的性别、年龄、所在地、家庭成员关系等特征进行特征编码，完成对儿童成长预训练模型的初始化，通过初始化得到适合目标儿童的儿童成长模型。

推荐算法是一种可以通过对用户数据进行分析和挖掘，发现个性化需求和兴趣特点，将可能感兴趣的信息推荐给用户的方法。在本发明实施例中，示例性的，设定的推荐算法可以包括基于内容的推荐算法、协同过滤推荐算法和基于知识的推荐算法中的至少之一。基于内容的推荐算法是一种可以根据推荐内容的元数据发现内容的相关性，然后基于用户以往的喜好记录推荐给用户相似的内容的方法。协同过滤推荐算法是一种基于喜欢相同内容的用户更有可能具有相同的兴趣的思想，可以通过用户建立信息与信息之间的联系，比如，可以根据所有用户对信息的喜好发现与当前用户喜好相似的近邻用户群，根据这些近邻用户群的历史偏好信息为当前用户进行推荐的方法。基于知识的推荐算法可以看成是一种推理技术，能够将用户需求映射到对应的内容。

示例性的，步骤120可以通过如下的方法步骤实现：从儿童成长模型中获取与目标儿童的成长数据关联的数据，得到待处理成长数据；利用设定的推荐算法对该待处理成长数据进行推荐分析，得到目标推荐信息。比如，儿童处在求学的阶段，想要通过课外技能提升个人能力，但存在不知道选择哪种课外班的困惑，这时可以向电子设备输入年龄、性别、父母职业和学习目标，电子设备可以根据这些数据从儿童成长模型中获取关联数据，然后利用设定的推荐算法对这些关联数据进行分析，给出兴趣爱好推荐，比如钢琴、书法、美术等，儿童可以从中进行选择。

一种示例实施例中，设定的推荐算法可以是电子设备默认的推荐算法，也可以由用户进行设置，比如，可以提供多种推荐模式供用户选择，用户可以从中选择推荐模式，以此选定推荐算法，得到设定的推荐算法。具体的，可以包括如下的步骤：显示推荐模式配置界面，推荐模式配置界面中可以包括配置推荐模式的配置控件；响应于面向配置控件的配置操作，确定目标推荐模式；根据目标推荐模式选定推荐算法，得到设定的推荐算法。

例如，图4示例性示出了本发明实施例提供的推荐模式配置界面的显示效果示意图，参照图4所示，在该推荐模式配置界面中，提供了三种推荐模式，每一种推荐模式可以对应一种推荐算法，比如推荐模式1对应基于内容的推荐算法，推荐模式2对应协同过滤推荐算法，推荐模式3对应基于知识的推荐算法，用户可以从中选择一种或多种，电子设备可以根据用户的选择确定出设定的推荐算法。比如用户选定了推荐模式1，则确定出设定的推荐算法为基于内容的推荐算法；比如用户选定了推荐模式1和推荐模式2，则确定出设定的推荐算法为基于内容的推荐算法和协同过滤推荐算法的组合算法。示例性的，也可以在推荐模式配置界面中设置组合推荐模式选项，用户选择该选项时可以默认选定了预设的一种组合推荐模式，或者，用户选择该选项时可以向用户显示多种可选的组合模式，用户可以从中选择一种。

步骤130：显示目标推荐信息。

电子设备得到目标推荐信息之后，可以以设定的格式显示该目标推荐信息，推荐目标儿童的成长发展方向，为目标儿童的成长发展方向提供个性化的智能引导方案。其中，设定的格式比如以表格、图形、场景图等其中的至少一种形式显示，但不限于此。示例性的，电子设备在显示目标推荐信息时，还可以对该目标推荐信息进行语音播报。

本发明提供的推荐信息确定方法、装置及电子设备，通过采集目标儿童的成长数据，基于该成长数据，利用设定的推荐算法对儿童成长模型进行分析，得到用以指示目标儿童的成长发展方向的目标推荐信息，儿童成长模型可以对输入的成长数据进行学习并存储学习得到的对输入的成长数据的表达，这种表达反映了成长数据之间的关联关系，设定的推荐算法可以利用这种关联关系快速地获得目标推荐信息推荐给目标儿童，指引目标儿童的成长发展方向。目标儿童根据该目标推荐信息成长一段时间后，可以反馈成长反馈信息，儿童成长模型可以基于接收到的该成长反馈信息进行增量学习并更新，这样，通过不断的推荐目标推荐信息和根据反馈的成长反馈信息对儿童成长模型进行增量学习，使得儿童成长模型越来越符合目标儿童的特点，可以对目标儿童的成长过程进行长期的跟踪学习，以此能够推荐出更适合于目标儿童发展方向的目标推荐信息，实现了目标儿童成长发展方向的个性化智能引导。

在本发明的一种示例实施例中，目标儿童根据推荐的目标推荐信息实践一段时间之后，还可以向电子设备反馈成长反馈信息，电子设备接收到该成长反馈信息之后，可以利用该成长反馈信息对儿童成长模型进行增量学习，更新儿童成长模型，这样，儿童成长模型可以在不断的增量学习中得到优化，越来越符合目标儿童的特点，以此推荐出的目标推荐信息也更符合目标儿童。具体的，图5示例性示出了本发明实施例提供的推荐信息确定方法的流程示意图之二，参照图5所示，该推荐信息确定方法可以包括如下的步骤510～步骤550。

步骤510：采集目标儿童的成长数据。

步骤520：基于目标儿童的成长数据，利用设定的推荐算法对儿童成长模型进行分析，得到目标推荐信息。

步骤530：显示目标推荐信息。

步骤510～步骤530的具体实现过程与步骤110～步骤130的实现过程一一对应，具体可参照步骤110～步骤130，此处不再赘述。

步骤540：接收成长反馈信息，成长反馈信息为目标儿童在目标推荐信息指引下成长的反馈信息。

电子设备为目标儿童提供目标推荐信息之后，目标儿童可以根据电子设备的推荐内容进行学习和实践一段时间后，向电子设备反馈成长反馈信息。比如，目标儿童处于求学阶段选择兴趣班时，电子设备可以给出一些推荐，比如钢琴、书法、美术、音乐等兴趣发展方向，目标儿童可以选择其中的一项或多项，经过一段时间后向电子设备反馈学习情况，比如学习成绩、是否感兴趣等。

示例性的，电子设备可以为用户显示成长反馈信息输入界面，该界面中可以包括成长反馈信息输入控件，比如可以包括学习成绩输入控件、感兴趣程度输入控件等，通过学习成绩输入控件可以输入学习成绩，通过感兴趣程度输入控件可以输入是否感兴趣。示例性的，该界面可以基于目标推荐信息生成，比如，电子设备给出钢琴、书法、美术等发展方向的推荐，家长或儿童从中选择了书法和钢琴，则在进行儿童的成长反馈时，电子设备可以根据选择的书法和钢琴生成针对书法和钢琴进行反馈的成长反馈信息输入界面，在该界面中提示输入书法的学习成绩、是否感兴趣等反馈信息和钢琴的学习成绩、是否感兴趣等反馈信息。

示例性的，也可以以人机对话的方式向电子设备录入成长反馈信息。

示例性的，如果在设定时间内还没有向电子设备反馈目标儿童的成长反馈信息，电子设备可以在设定时间提醒用户进行反馈。该设定时间可以是默认的时间，也可以由用户进行设置。例如，用户在从目标推荐信息推荐的内容中选定一项或多项内容进行执行时，可以同时设置反馈提醒时间，可以是提醒的时间点，也可以是提醒的周期。

步骤550：根据成长反馈信息对儿童成长模型进行增量学习，并将儿童成长模型更新为增量学习后得到的儿童成长模型。

电子设备接收到成长反馈信息之后，可以利用该成长反馈信息对儿童成长模型进行增量学习，使儿童成长模型可以从成长反馈信息中学习到新的知识，并能够保存以前已经学习到的知识。这样，电子设备可以在目标儿童的各个时期，通过采集目标儿童的年龄、学习成绩、兴趣爱好等数据，和目标儿童进行交互，为目标儿童推荐兴趣发展方向、职业方向等指引成长发展方向的目标推荐信息。在交互过程中，目标儿童根据目标推荐信息执行一段时间之后可以给予电子设备反馈，电子设备可以根据反馈的情况对儿童成长模型进行增量学习，不断调整优化儿童成长模型，使儿童成长模型更有针对性，能够符合目标儿童的成长特点，进而能够给出更符合目标儿童的成长发展方向的指引，而且能够对目标儿童进行长期跟踪学习，为目标儿童的成长出谋划策，陪伴目标儿童一生。

本发明提供的技术方案不仅可以应用于儿童的成长周期，也可以应用于成人的整个成长周期，即可以应用到各年龄阶段的人的整个成长周期，而不仅仅局限于儿童。基于本发明的构思，可以基于人不同成长阶段的成长数据建立各成长阶段的成长模型。比如，可以基于0-6岁儿童的成长数据建立儿童成长模型，可以基于6-18岁青年的成长数据建立第一成人成长模型，可以基于18岁以上成人的成长数据建立第二成人成长模型，对于不同年龄段的人可以在初次使用时选择对应年龄段的成长模型并基于目标对象在该年龄段的成长数据对成长模型进行初始化，并在后续的使用过程中通过不断的推荐目标推荐信息和根据反馈的成长反馈信息对成长模型进行增量学习，使得成长模型越来越符合该目标对象的特点，陪伴该目标对象一生。

示例性的，6-18岁青年的成长数据比如可以包括年龄、性别、兴趣爱好、各科学习成绩和目标大学等数据；18岁以上成人的成长数据比如可以包括目前的年龄、职业、薪资、住所地和期望的目标等数据。

下面对本发明提供的推荐信息确定装置进行描述，下文描述的推荐信息确定装置与上文描述的推荐信息确定方法可相互对应参照。

图6示例性示出了本发明实施例提供的推荐信息确定装置的结构示意图，参照图6所示，该推荐信息确定装置600可以包括采集模块610、分析模块620和显示模块630。其中，采集模块610可以用于采集目标儿童的成长数据；分析模块620可以用于基于目标儿童的成长数据，利用设定的推荐算法对儿童成长模型进行分析，得到目标推荐信息，目标推荐信息指示目标儿童的成长发展方向，儿童成长模型用于对输入的成长数据进行学习并存储学习得到的对输入的成长数据的表达，儿童成长模型可以基于接收到的成长反馈信息进行增量学习并更新，其中的成长反馈信息为目标儿童在目标推荐信息指引下成长的反馈信息；显示模块630可以用于显示目标推荐信息。

一种示例实施例中，推荐信息确定装置600还可以包括接收模块和学习模块。其中，接收模块可以用于接收成长反馈信息，成长反馈信息为目标儿童在目标推荐信息指引下成长的反馈信息；学习模块可以用于根据成长反馈信息对儿童成长模型进行增量学习，并将儿童成长模型更新为增量学习后得到的儿童成长模型。

一种示例实施例中，推荐信息确定装置600还可以包括初始化模块，该初始化模块可以对儿童成长预训练模型进行初始化，得到儿童成长模型。该儿童成长预训练模型基于样本成长数据和该样本成长数据对应的标签数据对基础神经网络进行监督预训练得到，其中的标签数据基于对样本成长数据中与个人发展方向相关的数据进行标注得到。

一种示例实施例中，推荐信息确定装置600还可以包括获取模块、标注模块和预训练模块。其中：获取模块可以用于获取样本成长数据和基础神经网络；标注模块可以用于对样本成长数据中与个人发展方向相关的数据进行标注，得到标签数据；预训练模块可以用于以样本成长数据为基础神经网络的输入，以标签数据为基础神经网络的输出，对基础神经网络进行监督预训练，得到儿童成长预训练模型。

一种示例实施例中，采集模块610可以包括显示单元、第一接收单元和第一确定单元。其中，显示单元可以用于显示目标儿童的成长数据输入界面，目标儿童的成长数据输入界面中包括输入目标儿童的成长数据的输入控件；第一接收单元可以用于接收面向输入控件的第一输入操作；第一确定单元可以用于响应于第一输入操作，确定目标儿童的成长数据。

一种示例实施例中，采集模块610可以包括第二接收单元、输出单元、第三接收单元和第二确定单元。其中，第二接收单元可以用于接收第二输入操作；输出单元可以用于响应于第二输入操作，输出录入目标儿童的成长数据的语音提示信息；第三接收单元可以用于接收基于语音提示信息录入的成长数据语音信息；第二确定单元根据成长数据语音信息确定目标儿童的成长数据。

一种示例实施例中，推荐信息确定装置600还可以包括确定模块。显示模块630还可以用于显示推荐模式配置界面，推荐模式配置界面中包括配置推荐模式的配置控件；确定模块可以用于响应于面向配置控件的配置操作，确定目标推荐模式；根据目标推荐模式选定推荐算法，得到设定的推荐算法。

一种示例实施例中，设定的推荐算法可以包括基于内容的推荐算法、协同过滤推荐算法和基于知识的推荐算法中的至少之一。

图7示例了一种电子设备的实体结构示意图，如图7所示，该电子设备700可以包括：处理器(processor)710、通信接口(Communication Interface)720、存储器(memory)730和通信总线740，其中，处理器710，通信接口720，存储器730通过通信总线740完成相互间的通信。处理器710可以调用存储器730中的逻辑指令，以执行上述各实施例所提供的推荐信息确定方法的步骤，例如可以包括：采集目标儿童的成长数据；基于目标儿童的成长数据，利用设定的推荐算法对儿童成长模型进行分析，得到目标推荐信息，目标推荐信息指示目标儿童的成长发展方向，儿童成长模型用于对输入的成长数据进行学习并存储学习得到的对输入的成长数据的表达，儿童成长模型基于接收到的成长反馈信息进行增量学习并更新，成长反馈信息为目标儿童在目标推荐信息指引下成长的反馈信息。

此外，上述的存储器730中的逻辑指令可以通过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，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明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)执行本发明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)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

另一方面，本发明还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序，该计算机程序可存储在非暂态计算机可读存储介质上，该计算机程序被处理器执行时，计算机能够执行上述各实施例所提供的推荐信息确定方法的步骤，例如可以包括：采集目标儿童的成长数据；基于目标儿童的成长数据，利用设定的推荐算法对儿童成长模型进行分析，得到目标推荐信息，目标推荐信息指示目标儿童的成长发展方向，儿童成长模型用于对输入的成长数据进行学习并存储学习得到的对输入的成长数据的表达，儿童成长模型基于接收到的成长反馈信息进行增量学习并更新，成长反馈信息为目标儿童在目标推荐信息指引下成长的反馈信息；显示目标推荐信息。

又一方面，本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述各实施例所提供的推荐信息确定方法的步骤，例如可以包括：采集目标儿童的成长数据；基于目标儿童的成长数据，利用设定的推荐算法对儿童成长模型进行分析，得到目标推荐信息，目标推荐信息指示目标儿童的成长发展方向，儿童成长模型用于对输入的成长数据进行学习并存储学习得到的对输入的成长数据的表达，儿童成长模型基于接收到的成长反馈信息进行增量学习并更新，成长反馈信息为目标儿童在目标推荐信息指引下成长的反馈信息。

以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中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模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，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)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。

最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种推荐信息确定方法，其特征在于，包括：

采集目标儿童的成长数据；

基于所述目标儿童的成长数据，利用设定的推荐算法对儿童成长模型进行分析，得到目标推荐信息，所述目标推荐信息指示所述目标儿童的成长发展方向，所述儿童成长模型用于对输入的成长数据进行学习并存储学习得到的对所述输入的成长数据的表达，所述儿童成长模型基于接收到的成长反馈信息进行增量学习并更新，所述成长反馈信息为所述目标儿童在所述目标推荐信息指引下成长的反馈信息；

显示所述目标推荐信息。

2.根据权利要求1所述的推荐信息确定方法，其特征在于，在所述采集目标儿童的成长数据之前，所述推荐信息确定方法还包括：

对儿童成长预训练模型进行初始化，得到所述儿童成长模型，所述儿童成长预训练模型基于样本成长数据和所述样本成长数据对应的标签数据对基础神经网络进行监督预训练得到，所述标签数据基于对所述样本成长数据中与个人发展方向相关的数据进行标注得到。

3.根据权利要求1或2所述的推荐信息确定方法，其特征在于，所述采集目标儿童的成长数据包括：

显示所述目标儿童的成长数据输入界面，所述目标儿童的成长数据输入界面中包括输入所述目标儿童的成长数据的输入控件；

接收面向所述输入控件的第一输入操作；

响应于所述第一输入操作，确定所述目标儿童的成长数据。

4.根据权利要求1或2所述的推荐信息确定方法，其特征在于，所述采集目标儿童的成长数据包括：

接收第二输入操作；

响应于所述第二输入操作，输出录入所述目标儿童的成长数据的语音提示信息；

接收基于所述语音提示信息录入的成长数据语音信息；

根据所述成长数据语音信息确定所述目标儿童的成长数据。

5.根据权利要求1或2所述的推荐信息确定方法，其特征在于，所述推荐信息确定方法还包括：

显示推荐模式配置界面，所述推荐模式配置界面中包括配置推荐模式的配置控件；

响应于面向所述配置控件的配置操作，确定目标推荐模式；

根据所述目标推荐模式选定推荐算法，得到所述设定的推荐算法。

6.根据权利要求1或2所述的推荐信息确定方法，其特征在于，所述设定的推荐算法包括基于内容的推荐算法、协同过滤推荐算法和基于知识的推荐算法中的至少之一。

7.一种推荐信息确定装置，其特征在于，包括：

采集模块，用于采集目标儿童的成长数据；

分析模块，用于基于所述目标儿童的成长数据，利用设定的推荐算法对儿童成长模型进行分析，得到目标推荐信息，所述目标推荐信息指示所述目标儿童的成长发展方向，所述儿童成长模型用于对输入的成长数据进行学习并存储学习得到的对所述输入的成长数据的表达，所述儿童成长模型基于接收到的成长反馈信息进行增量学习并更新，所述成长反馈信息为所述目标儿童在所述目标推荐信息指引下成长的反馈信息；

显示模块，用于显示所述目标推荐信息。

8.一种电子设备，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6任一项所述推荐信息确定方法。

9.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述推荐信息确定方法。

10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述推荐信息确定方法。

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