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申请/专利权人：思政云(北京)科技有限公司
摘要：本发明公开了在线学习平台的课程推荐方法、装置及计算机设备，具体涉及高校平台技术领域，本发明通过采集反馈响应延迟系数、算法错误系数以及流量波动系数，并进行处理生成性能评估系数，并将性能评估系数与预先设定的性能评估系数参考阈值进行比对分析，若性能评估系数不小于预先设定的性能评估系数参考阈值，则表示在线学习平台的课程推荐过程中出现问题的可能性越大，平台页面在进行课程推荐时可能出现反复推荐已经推荐过的课程的可能性越大，此时发出预警，提醒工作人员需要注意平台的课程推荐的问题，及时的维修，防止平台页面在进行课程推荐时反复推荐已经推荐过的课程等问题。
主权项：1.在线学习平台的课程推荐方法，其特征在于，包括如下步骤：获取在线学习平台的课程推荐过程中，监测的课程推荐机制的运行状态信息，包括反馈更新信息、算法偏差信息和平台流量波动信息，并对反馈更新信息、算法偏差信息和平台流量波动信息进行分析处理；反馈更新信息包括反馈响应延迟系数，算法偏差信息包括算法错误系数，平台流量波动信息包括流量波动系数，将反馈响应延迟系数、算法错误系数和流量波动系数分别标定为DJx、QFw和SRz将课程推荐机制在运行时经过分析处理后的反馈更新信息、算法偏差信息和平台流量波动信息建立综合分析模型，生成性能评估系数，通过性能评估系数对课程推荐机制工作时的运行状态进行评估；将课程推荐机制工作时生成的性能评估系数与预先设定的性能评估系数参考阈值进行比对分析，判断课程推荐机制工作时的在线学习平台的课程推荐运行的情况，并对存在异常的情况发出预警通知。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 思政云(北京)科技有限公司 在线学习平台的课程推荐方法、装置及计算机设备
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