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申请/专利权人：中安在线(北京)科技有限公司

摘要：本发明涉及一种多角色培训方法和系统，所述方法包括:分析历史培训数据以构建简化样本数据；简化样本数据中包含输入和输出；使用简化样本数据训练培训计划模型；针对新的培训请求，基于培训计划模型从满足其培训条件的待培训轨迹中进行选择，以得到推荐的培训文件。本发明通过人工智能手段来针对性的筛选并创建具有不同角色、培训目的的用户的培训计划，大大的提高了培训效率，培训评价可预期。

主权项：1.一种多角色培训方法，其特征在于，所述方法包含：步骤S1：分析历史培训数据以构建简化样本数据；简化样本数据中包含输入和输出；其中输入包括第一、第二、第三输入向量；输出为培训评价值；所述步骤S1具体包括如下步骤：步骤SA11：获取历史培训数据；具体为：获取历史培训数据，历史培训数据中包括多个用户的培训记录；每条培训记录中包括用户角色、培训轨迹、培训条件和培训评价；其中：培训轨迹包括一个或多个按照培训执行顺序排列的培训片段编号；培训文件或者培训资料被划分为一个或多个培训片段，每个培训片段被进行编号，并作为一个独立的个体来使用；步骤SA12：将用户角色进行量化后设置为第一输入向量；第一输入向量是多元向量，分别对应多个用户角色；步骤SA13：简单化培训轨迹，并基于简单化后的培训轨迹构建第二输入向量；所述简单化培训轨迹，具体为：1当培训轨迹的长度大于等于第二输入向量的长度时，对于培训轨迹中的培训片段编号进行聚类后得到一个或多个培训片段聚类，确定聚类编号，并基于所述聚类编号处理该聚类中所有培训片段的培训片段编号；将经过处理的培训片段编号按照从小到大的顺序排列以构成第二输入向量；2当培训轨迹的长度小于等于第二输入向量的长度时，将培训片段编号按照从小到大的顺序排列以构成第二输入向量；对于长度不足的部分用0值填充；所述基于所述聚类编号处理该聚类中所有培训片段的培训片段编号，具体为：用聚类编号替换该聚类中所有培训片段的培训片段编号以得到经过处理的培训片段编号；步骤SA14：将培训条件进行量化后设置为第三输入向量；第三输入向量中的每个元素对应于培训条件中的一个培训目的；步骤SA15：将培训评价值作为简化样本数据中的输出部分；步骤S2：使用简化样本数据训练培训计划模型；具体为：使用简化样本数据对培训计划模型进行训练和验证，直到满足验证目标；步骤S3：针对新的培训请求，基于培训计划模型从满足其培训条件的待培训轨迹中进行选择，以得到推荐的培训轨迹；对于推荐的培训轨迹所对应的每个培训片段，根据培训轨迹中培训片段的培训执行顺序排列后呈现给用户。

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