(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211244511.9 (22)申请日 2022.10.12 (71)申请人 杭州摩西科技发展 有限公司 地址 311200 浙江省杭州市萧 山区城厢街 道金城路39号紫橙国际创新中心3号 楼5楼502室 (72)发明人 杨国栋　朱健瑞　朱晓丹　 (74)专利代理 机构 杭州华进联浙知识产权代理 有限公司 3 3250 专利代理师 贺才杰 (51)Int.Cl. G06F 16/9536(2019.01) G06F 16/9535(2019.01) G06F 16/35(2019.01) G06F 16/335(2019.01)G06F 16/332(2019.01) G06F 16/33(2019.01) G06Q 30/02(2012.01) (54)发明名称 生成定制题库方法、 装置、 计算机设备和存 储介质 (57)摘要 本申请涉及一种生成定制题库方法、 装置、 计算机设备和存储介质。 所述方法包括： 获取预 设的商户需求以及使用者基础信息， 根据使用者 基础信息得到使用者画像， 商户需求包括商户关 键词， 商户关键词由商户手动输入； 获取预设题 库， 并确定预设题库中与商户关键词相匹配的目 标题目标签， 根据目标题目标签生成初始定制题 库； 获取初始定制题库对应的使用者答题数据， 将使用者答题数据输入至预设的协同推荐模型 中， 利用协同推荐模型对使用者画 像进行修订处 理， 得到第一用户标签， 协同推荐模型是根据使 用者的历史答题数据进行训练生成的； 根据第一 用户标签对初始定制题库进行优化处理并生成 第一目标定制题库。 采用本方法能够为使用者快 速生成定制题库。 权利要求书3页 说明书10页 附图3页 CN 115481328 A 2022.12.16 CN 115481328 A 1.一种生成定制题库的方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 获取预设的商户需求以及使用者基础信息， 根据所述使用者基础信息得到使用者画 像， 所述商户需求包括商户关键词， 所述商户关键词由商户手动输入； 获取预设题库， 并确定所述预设题库中与所述商户关键词相匹配的目标题目标签， 根 据所述目标题目标签生成初始定制题库； 获取所述初始定制题库对应的使用者答题数据， 将所述使用者答题数据输入至预设的 协同推荐模型中， 利用所述协同推荐模型对所述使用者画像进行修订处理， 得到第一用户 标签， 所述协同推荐模型 是根据使用者的历史答题数据进行训练生成的； 根据所述第一用户标签对所述初始定制题库进行优化处 理并生成第一目标定制题库。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述商户需求还包括预设数量阈值； 所述 确定所述预设题库中与所述商户关键词相匹配的目标题目标签， 根据所述目标题目标签生 成初始定制题库包括： 根据所述商户关键词在所述预设题库中进行基础检索， 得到基础定制题库； 当所述基础定制题库中题目数量大于或等于所述预设数量阈值 时， 将所述基础定制题 库作为所述初始定制题库； 当所述基础定制题库中题目数量小于所述预设数量阈值 时， 在所述预设题库中进行扩 展检索， 得到扩展定制题库， 将所述基础定制题库和所述扩展定制题库共同作为所述初始 定制题库。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述当所述基础定制题库中题目数量小于 所述预设数量阈值时， 在所述预设题库中进行扩展检索， 得到扩展定制题库包括： 获取所述商户关键词对应的商户词性类别， 所述商户词性类别包括与 所述商户关键词 相关联的模糊近义词， 并根据所述模糊近义词在所述预设题库中进行检索， 得到二级检索 结果； 获取所述基础定制题库中的基础题目对应的题目关键词， 以及与所述题目关键词对应 的题目词性类别， 所述题目词性类别包括与所述题目关键词相关联的模糊关键词， 并根据 所述模糊关键词在所述预设题库中进行检索， 得到联合检索结果； 将所述二级检索结果以及所述联合检索结果共同作为所述扩展定制题库。 4.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述将所述使用者答题数据输入至预设的 协同推荐模型中， 利用所述协同推荐模型对所述使用者画像进行修订， 得到第一用户标签 包括： 当检测到所述使用者是第 一次参与答题时， 根据 所述使用者答题数据以及所述目标题 目标签对所述使用者画像进行修 订， 得到所述第一用户标签； 当检测到所述使用者不是第一次参与答题时， 获取所述历史答题数据， 将当前的使用 者答题数据、 所述 目标题目标签、 所述历史答题数据和所述使用者画像输入所述协同推荐 模型中， 并利用所述协同推荐模型将所述使用者画像与所述目标题目标签进 行匹配得到第 一匹配结果， 根据所述历史答题数据以及所述当前的使用者答题数据对所述第一匹配结果 进行修正， 得到所述第一用户标签。 5.根据权利要求4所述的方法， 其特征在于， 所述协同推荐模型包括至少一种权重类型 参数， 所述根据所述历史答题数据以及所述当前的使用者答题数据对所述匹配结果进 行修权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115481328 A 2正， 得到所述第一用户标签之后， 所述方法还 包括： 根据答题数据对所述协同推荐模型中的至少一种所述权重类型参数进行修正， 得到修 正完备的目标协同推荐模型， 所述答题数据包括所述当前的使用者答题数据和所述历史答 题数据； 将所述答题数据以及所述使用者基础信 息输入所述目标协同推荐模型中， 并利用所述 目标协同推荐模型将所述使用者画像与所述 目标题目标签进行匹配， 得到第二匹配结果， 根据所述 答题数据对所述第二匹配结果进行修 正， 得到第二用户标签； 根据所述第二用户标签对所述初始定制题库进行优化处 理并生成第二目标定制题库。 6.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述根据所述使用者基础信 息得到使用者 画像包括： 若检测到所述使用者是第 一次参与答题， 根据所述使用者基础信 息得到所述使用者画 像； 若检测到所述使用者不是第 一次参与答题， 根据 所述使用者基础信 息以及所述历史答 题数据得到所述使用者画像。 7.根据权利要求1至6任一项所述的方法， 其特征在于， 所述使用者有多个， 所述根据 所 述第一用户标签对所述初始定制题库进行优化处理并生成第一目标定制题库之后， 所述方 法还包括： 根据所述商户需求获取平均正确率 值； 根据多个所述使用者的答题数据计算得到大偏差值题目， 并根据所述大偏差值题目， 以及所述使用者对应的第一用户标签获取使用者 答题正确率； 当所述使用者答题正确率高于或等于所述平均正确率值 时， 从所述大偏差值题目中筛 选得到与所述第一用户标签不对应的第一新增题目， 并将所述第一新增题目添加至所述第 一目标定制题库中以生成第三目标定制题库； 当所述使用者答题正确率低于所述平均正确率值 时， 从所述大偏差值题目中筛选得到 与所述第一用户标签对应的第二新增题目， 并将所述第二新增题目添加至所述第一目标定 制题库中以生成第四目标定制题库。 8.一种生成定制题库的装置， 其特 征在于， 所述装置包括： 获取模块， 用于获取预设的商户需求、 使用者基础信息以及预设题库， 根据所述使用者 基础信息得到使用者画像， 所述商户需求包括商户关键词， 所述商户关键词由商户手动输 入， 确定所述预设题库中与所述商户关键词相匹配的目标题目标签， 根据所述目标题目标 签生成初始定制题库； 计算模块， 用于获取所述初始定制题库对应的使用者答题数据， 将所述使用者答题数 据输入至预设的协同推荐模型中， 利用所述协同推荐模型对所述使用者画像进行修订处 理， 得到第一用户标签， 所述协同推荐模型 是根据使用者的历史答题数据进行训练生成的； 生成模块， 用于根据 所述第一用户标签对所述初始定制题库进行优化处理并生成第 一 目标定制题库。 9.一种计算机设备， 包括存储器和处理器， 所述存储器存储有计算机程序， 其特征在 于， 所述处 理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。 10.一种计算机可读存储介质， 其上存储有计算机程序， 其特征在于， 所述计算机程序权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115481328 A 3