一种学习内容推荐方法及系统与流程

本发明属于教育产品技术领域，特别涉及一种学习内容推荐方法及系统。

背景技术：

随着智能终端及网络技术的迅速发展，使用智能移动终端进行移动学习的方式也逐渐被人们所重视，而且移动学习作为一种新的学习方式将成为现代社会的一种重要的学习方式与手段。

目前，为了方便不同类型的用户进行移动学习，智能学习设备中收录了大量不同种类的学习内容；而随着学习内容的种类和数量的增长，用户需要花费大量的时间和精力在海量的学习内容中查找自己感兴趣和所需的学习内容，导致学习内容查找的效率和准确度较低，从而影响了用户的使用体验。

技术实现要素：

本发明的目的是提供一种学习内容推荐方法及系统，实现快速高效地向用户推荐学习内容的目的。

本发明提供的技术方案如下：

一方面，提供一种学习内容推荐方法，包括：

根据大量用户的学习记录信息生成标准知识图谱；

获取用户的个人信息和用户的学习浏览记录；

根据所述用户的个人信息、所述用户的学习浏览记录和所述标准知识图谱，创建所述用户的个人知识图谱；

根据所述用户的个人知识图谱和所述标准知识图谱，向所述用户推荐学习内容。

进一步优选地，所述根据所述大量用户的学习记录信息生成标准知识图谱具体包括：

获取大量用户的学习记录信息及对应的用户信息；

根据所述用户信息对所述学习记录信息进行分类；

标记所述学习记录信息与用户类型之间的关联关系；

标记所述学习记录信息中每条学习记录的知识点；

标记所述知识点之间的关联关系；

根据所述学习记录信息与用户类型之间的关系关系、所述知识点之间的关联关系生成标准知识图谱。

进一步优选地，所述标记所述学习记录信息中每条学习记录的知识点具体包括：

获取每条学习记录对应的教学视频；

提取所述教学视频中的教学幻灯片的文本信息；

根据所述文本信息标记所述每条学习记录的知识点。

进一步优选地，所述根据所述用户的个人信息、所述用户的学习浏览记录和所述标准知识图谱，创建所述用户的个人知识图谱具体包括：

根据所述用户的个人信息，得到所述用户的用户类型；

在所述标准知识图谱中查找与所述用户的用户类型相关的用户类型；

根据所述相关的用户类型对应的知识点节点之间的关联关系确定所述用户的学习浏览记录中的知识点之间的关联关系；

根据所述学习浏览记录中的知识点之间的关联关系创建所述用户的个人知识图谱。

进一步优选地，所述根据所述个人知识图谱和所述标准知识图谱，向所述用户推荐学习内容具体包括：

根据所述个人知识图谱确定所述用户已掌握的知识点；

在所述标准知识图谱中查找与所述已掌握的知识点紧邻的知识点；

向用户推荐所述紧邻的知识点对应的学习内容。

另一方面，还提供一种学习内容推荐系统，包括：

标准知识图谱生成模块，用于根据大量用户的学习记录信息生成标准知识图谱；

用户信息获取模块，用于获取用户的个人信息和用户的学习浏览记录；

个人知识图谱创建模块，用于根据所述用户的个人信息、所述用户的学习浏览记录和所述标准知识图谱，创建所述用户的个人知识图谱；

学习内容推荐模块，用于根据所述用户的个人知识图谱和所述标准知识图谱，向所述用户推荐学习内容。

进一步优选地，所述标准知识图谱生成模块包括：

信息获取单元，用于获取大量用户的学习记录信息及对应的用户信息；

分类单元，用于根据所述用户信息对所述学习记录信息进行分类；

标记单元，用于标记所述学习记录信息与用户类型之间的关联关系；标记所述学习记录信息中每条学习记录的知识点；标记所述知识点之间的关联关系；

标准知识图谱生成单元，用于根据所述学习记录信息与用户类型之间的关系关系、所述知识点之间的关联关系生成标准知识图谱。

进一步优选地，所述标记单元包括：

教学视频获取子单元，用于获取每条学习记录对应的教学视频；

文本信息提取子单元，用于提取所述教学视频中的教学幻灯片的文本信息；

标记子单元，用于根据所述文本信息标记所述每条学习记录的知识点。

进一步优选地，所述个人知识图谱创建模块包括：

用户类型获取单元，用于根据所述用户的个人信息，得到所述用户的用户类型；

查找单元，用于在所述标准知识图谱中查找与所述用户的用户类型相关的用户类型；

关联关系确定单元，用于根据所述相关的用户类型对应的知识点节点之间的关联关系确定所述用户的学习浏览记录中的知识点之间的关联关系；

个人知识图谱创建单元，用于根据所述学习浏览记录中的知识点之间的关联关系创建所述用户的个人知识图谱。

进一步优选地，所述学习内容推荐模块包括：

知识点确定单元，用于根据所述个人知识图谱确定所述用户已掌握的知识点；

知识点查找单元，用于在所述标准知识图谱中查找与所述已掌握的知识点紧邻的知识点；

学习内容推荐单元，用于向用户推荐所述紧邻的知识点对应的学习内容。

与现有技术相比，本发明提供的一种学习内容推荐方法及系统具有以下有益效果：

1、本发明先根据获取到的海量用户的学习记录信息生成标准知识图谱，然后根据用户的学习浏览记录和标准知识图谱生成用户的个人知识图谱，最后根据用户的个人知识图谱和标准知识图谱，得到用户未掌握的知识点，并向用户推荐与未掌握的知识点相关的学习内容，以实现准确获取用户的学习需求并向用户推荐相关学习内容的目的。

2、在本发明一优选实施例中，通过将海量用户的学习记录信息按用户类型进行分类，使得生成的标准知识图谱中的知识点也按照用户类型进行分类，当获取到用户的个人信息和用户的学习浏览记录后，可根据用户的个人信息在标准知识图谱中查找相关的用户类型，然后根据相关的用户类型对应的知识点节点之间的关联关系确定用户的学习浏览记录中的知识点之间的关联关系，简化获取知识点之间的关联关系的过程，以便快速地生成用户的个人知识图谱，提高处理效率。

3、在本发明一优选实施例中，通过向用户推荐与用户已掌握的知识点紧邻的知识点，可使用户有规律地进行学习，避免用户杂乱无章地进行学习，从而使用户更好地掌握知识点。

附图说明

下面将以明确易懂的方式，结合附图说明优选实施方式，对一种学习内容推荐方法及系统的上述特性、技术特征、优点及其实现方式予以进一步说明。

图1是本发明一种学习内容推荐方法的第一实施例的流程示意图；

图2是本发明一种学习内容推荐方法的第二实施例的流程示意图；

图3是本发明一种学习内容推荐方法的标准知识图谱的示意图；

图4是本发明一种学习内容推荐方法的第三实施例的流程示意图；

图5是本发明一种学习内容推荐方法的第四实施例的流程示意图；

图6是本发明一种学习内容推荐方法的第五实施例的流程示意图；

图7是本发明一种学习内容推荐方法的第六实施例的流程示意图；

图8是本发明一种学习内容推荐方法的第七实施例的流程示意图；

图9是本发明一种学习内容推荐系统的实施例的结构示意框图。

附图标号说明

100、标准知识图谱生成模块；110、信息获取单元；

120、分类单元；130、标记单元；

131、教学视频获取子单元；132、文本信息提取子单元；

133、标记子单元；140、标准知识图谱生成单元；

200、用户信息获取模块；300、个人知识图谱创建模块；

310、用户类型获取单元；320、查找单元；

330、关联关系确定单元；340、个人知识图谱创建单元；

400、学习内容推荐模块；410、知识点确定单元；

420、知识点查找单元；430、学习内容推荐单元。

具体实施方式

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对照附图说明本发明的具体实施方式。显而易见地，下面描述中的附图仅仅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，并获得其他的实施方式。

为使图面简洁，各图中只示意性地表示出了与本发明相关的部分，它们并不代表其作为产品的实际结构。另外，以使图面简洁便于理解，在有些图中具有相同结构或功能的部件，仅示意性地绘示了其中的一个，或仅标出了其中的一个。在本文中，“一个”不仅表示“仅此一个”，也可以表示“多于一个”的情形。

根据本发明提供的第一实施例，如图1所示，一种学习内容推荐方法，包括：

s100根据大量用户的学习记录信息生成标准知识图谱；

s200获取用户的个人信息和用户的学习浏览记录；

s300根据所述用户的个人信息、所述用户的学习浏览记录和所述标准知识图谱，创建所述用户的个人知识图谱；

s400根据所述用户的个人知识图谱和所述标准知识图谱，向所述用户推荐学习内容。

具体地，智能学习设备如家教机等收集海量用户在智能学习设备上产生的学习记录信息形成大数据库，然后根据收集到的海量学习记录信息生成标准知识图谱。标准知识图谱中包含若干个节点，每个节点代表一个知识点，标准知识图谱中还包含各个知识点之间的关联关系，如上下层级关系(包含与被包含关系)、并列关系等。

当智能学习设备获取到当前用户(使用该智能学习设备的用户)的个人信息和当前用户的学习浏览记录时，获取到学习浏览记录中包含的知识点后，根据标准知识图谱中的知识点之间的关联关系，确定用户产生的学习浏览记录中的知识点之间的关联关系，然后根据学习浏览记录中的知识点之间的关联关系创建用户的个人知识图谱。

得到标准知识图谱和用户的个人知识图谱后，根据用户的个人知识图谱和标准知识图谱获取用户已掌握的知识点和未掌握的知识点，然后向用户推荐与用户未掌握的知识点相关的学习内容。

本发明先根据获取到的海量用户的学习记录信息生成标准知识图谱，然后根据用户的学习浏览记录和标准知识图谱生成用户的个人知识图谱，最后根据用户的个人知识图谱和标准知识图谱，得到用户未掌握的知识点，并向用户推荐与未掌握的知识点相关的学习内容，以实现准确获取用户的学习需求并向用户推荐相关学习内容的目的。

根据本发明提供的第二实施例，如图2所示，一种学习内容推荐方法，包括：

s110获取大量用户的学习记录信息及对应的用户信息；

s120根据所述用户信息对所述学习记录信息进行分类；

s130标记所述学习记录信息与用户类型之间的关联关系；

s140标记所述学习记录信息中每条学习记录的知识点；

s150标记所述知识点之间的关联关系；

s160根据所述学习记录信息与用户类型之间的关系关系、所述知识点之间的关联关系生成标准知识图谱；

s200获取用户的个人信息和用户的学习浏览记录；

s300根据所述用户的个人信息、所述用户的学习浏览记录和所述标准知识图谱，创建所述用户的个人知识图谱；

s400根据所述用户的个人知识图谱和所述标准知识图谱，向所述用户推荐学习内容。

具体地，智能学习设备如家教机等收集海量用户在智能学习设备上产生的学习记录信息和对应的用户信息以形成大数据库，然后根据用户信息对学习记录信息进行分类，即按用户类型对学习记录信息进行分类，分类后标记学习记录信息与用户类型之间的关联关系，然后标记学习记录信息中的每条学习记录的知识点以及知识点之间的关联关系，最后根据学习记录信息与用户类型之间的关联关系、知识点之间的关联关系生成标准知识图谱。

示例性地，收集地海量用户的学习记录信息和对应的用户信息中包括学生的学习记录信息、各种行业的职业人士的学习记录信息、全职妈妈的学习记录信息等。将收集的海量学习记录信息按照用户的用户信息进行分类，即将学习记录信息按用户类型进行分类，将学生产生的学习记录信息分为一类、各个行业的职业人士产生的学习记录信息分别分为一类、全职妈妈产生的学习记录信息分为一类。学生中还可以将小学生分为一类、初中生分为一类、高中生分为一类、大学生分为一类。

将学习记录信息按照用户类型分类后，根据所有学生的学习记录信息生成学生类别下的知识图谱，根据各个行业的职业人士的学习记录信息分别生成对应类别下的知识图谱，根据全职妈妈的学习记录信息生成对应类别下的知识图谱，然后由各个类别下的知识图谱组成一个完整地包含各种用户类别的标准知识图谱，生成的标准知识图谱如图3所示，标准知识图谱的一级节点分别是各种用户类别，各个用户类别下分别包含多个级别的知识点节点。

根据本发明提供的第三实施例，如图4所示，一种学习内容推荐方法，包括：

s110获取大量用户的学习记录信息及对应的用户信息；

s120根据所述用户信息对所述学习记录信息进行分类；

s130标记所述学习记录信息与用户类型之间的关联关系；

s141获取每条学习记录对应的教学视频；

s142提取所述教学视频中的教学幻灯片的文本信息；

s143根据所述文本信息标记所述每条学习记录的知识点；

s150标记所述知识点之间的关联关系；

s160根据所述学习记录信息与用户类型之间的关系关系、所述知识点之间的关联关系生成标准知识图谱；

s200获取用户的个人信息和用户的学习浏览记录；

s300根据所述用户的个人信息、所述用户的学习浏览记录和所述标准知识图谱，创建所述用户的个人知识图谱；

s400根据所述用户的个人知识图谱和所述标准知识图谱，向所述用户推荐学习内容。

具体地，智能学习设备上的学习资源一般都是视频，而每个视频中都包含多个知识点。获取的用户的学习记录信息中包括多条学习记录，每条学习记录对应一个或多个教学视频，为了标记学习记录信息中的每条学习记录的知识点，需要先获取每条学习记录对应的教学视频，然后提取出教学视频中的教学幻灯片的文本信息，教学幻灯片可通过截屏获取，然后通过图片识别技术识别出截屏图片(教学幻灯片)中的文本信息，即可得到教学视频中的所有幻灯片的文本信息。

得到教学视频中的教学幻灯片的文本信息后，根据教学幻灯片的文本信息得到教学视频所涉及的知识点，然后根据教学视频所涉及的知识点标记每条学习记录的知识点。

根据本发明提供的第四实施例，如图5所示，一种学习内容推荐方法，包括：

s110获取大量用户的学习记录信息及对应的用户信息；

s120根据所述用户信息对所述学习记录信息进行分类；

s130标记所述学习记录信息与用户类型之间的关联关系；

s140标记所述学习记录信息中每条学习记录的知识点；

s150标记所述知识点之间的关联关系；

s160根据所述学习记录信息与用户类型之间的关系关系、所述知识点之间的关联关系生成标准知识图谱；

s200获取用户的个人信息和用户的学习浏览记录；

s310根据所述用户的个人信息，得到所述用户的用户类型；

s320在所述标准知识图谱中查找与所述用户的用户类型相关的用户类型；

s330根据所述相关的用户类型对应的知识点节点之间的关联关系确定所述用户的学习浏览记录中的知识点之间的关联关系；

s340根据所述学习浏览记录中的知识点之间的关联关系创建所述用户的个人知识图谱；

s400根据所述用户的个人知识图谱和所述标准知识图谱，向所述用户推荐学习内容。

具体地，标准知识图谱中的知识点节点按照用户类别进行分类，当获取到用户的个人信息后，先根据用户的个人信息得到用户的用户类型，用户的个人信息可在用户注册账号时获取，用户的个人信息可包括用户的年龄、性别、职业、工作岗位等，根据用户的个人信息得到的用户类型可为一个或多个。

得到用户的用户类型后，在标准知识图谱中查找与用户的用户类型相关的用户类型，当用户类型为多个时，在标准知识图谱中分别查找与该多个用户类型相关的用户类型；相关的用户类型是指与相同的用户类型或相近的用户类型。

在标准知识图谱中查找到相关的用户类型后，根据相关的用户类型对应类别下的知识点节点之间的关联关系确定用户的学习浏览记录中的知识点之间的关联关系。

得到学习浏览记录中的知识点之间的关联关系后即可根据该关联关系创建用户的个人知识图谱。

在本实施例中，通过将海量用户的学习记录信息按用户类型进行分类，使得生成的标准知识图谱中的知识点也按照用户类型进行分类，当获取到用户的个人信息和用户的学习浏览记录后，可根据用户的个人信息在标准知识图谱中查找相关的用户类型，然后根据相关的用户类型对应的知识点节点之间的关联关系确定用户的学习浏览记录中的知识点之间的关联关系，简化获取知识点之间的关联关系的过程，以便快速地生成用户的个人知识图谱，提高处理效率。

根据本发明提供的第五实施例，如图6所示，一种学习内容推荐方法，包括：

s100根据大量用户的学习记录信息生成标准知识图谱；

s200获取用户的个人信息和用户的学习浏览记录；

s300根据所述用户的个人信息、所述用户的学习浏览记录和所述标准知识图谱，创建所述用户的个人知识图谱；

s410根据所述个人知识图谱确定所述用户已掌握的知识点；

s420在所述标准知识图谱中查找与所述已掌握的知识点紧邻的知识点；

s430向用户推荐所述紧邻的知识点对应的学习内容。

具体地，在创建标准知识图谱和用户的个人知识图谱后，先根据个人知识图谱中的知识点节点确定用户已掌握的知识点，然后根据用户已掌握的知识点在标准知识图谱中查找与已掌握的知识点节点紧邻的知识点节点，紧邻的知识点节点是指知识点节点的上级知识点节点、下级知识点节点或并列的知识点节点(同级别的知识点节点)。获取到紧邻的知识点节点后，再获取与紧邻的知识点节点相关的学习内容，如学习视频等，然后推荐给用户。

在本实施例中，通过向用户推荐与用户已掌握的知识点紧邻的知识点，可使用户有规律地进行学习，避免用户杂乱无章地进行学习，从而使用户更好地掌握知识点。

根据本发明提供的第六实施例，如图7所示，一种学习内容推荐方法，包括：

s110获取大量用户的学习记录信息及对应的用户信息；

s120根据所述用户信息对所述学习记录信息进行分类；

s130标记所述学习记录信息与用户类型之间的关联关系；

s140标记所述学习记录信息中每条学习记录的知识点；

s150标记所述知识点之间的关联关系；

s160根据所述学习记录信息与用户类型之间的关系关系、所述知识点之间的关联关系生成标准知识图谱；

s200获取用户的个人信息和用户的学习浏览记录；

s300根据所述用户的个人信息、所述用户的学习浏览记录和所述标准知识图谱，创建所述用户的个人知识图谱；

s410根据所述个人知识图谱确定所述用户已掌握的知识点；

s420在所述标准知识图谱中查找与所述已掌握的知识点紧邻的知识点；

s430向用户推荐所述紧邻的知识点对应的学习内容。

本实施例中的各个步骤的具体描述已经在上述对应的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。

根据本发明提供的第七实施例，如图8所示，一种学习内容推荐方法，包括：

s110获取大量用户的学习记录信息及对应的用户信息；

s120根据所述用户信息对所述学习记录信息进行分类；

s130标记所述学习记录信息与用户类型之间的关联关系；

s141获取每条学习记录对应的教学视频；

s142提取所述教学视频中的教学幻灯片的文本信息；

s143根据所述文本信息标记所述每条学习记录的知识点；

s150标记所述知识点之间的关联关系；

s160根据所述学习记录信息与用户类型之间的关系关系、所述知识点之间的关联关系生成标准知识图谱；

s200获取用户的个人信息和用户的学习浏览记录；

s300根据所述用户的个人信息、所述用户的学习浏览记录和所述标准知识图谱，创建所述用户的个人知识图谱；

s410根据所述个人知识图谱确定所述用户已掌握的知识点；

s420在所述标准知识图谱中查找与所述已掌握的知识点紧邻的知识点；

s430向用户推荐所述紧邻的知识点对应的学习内容。

本实施例中的各个步骤的具体描述已经在上述对应的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。

根据本发明提供的第八实施例，一种学习内容推荐方法，包括：

s110获取大量用户的学习记录信息及对应的用户信息；

s120根据所述用户信息对所述学习记录信息进行分类；

s130标记所述学习记录信息与用户类型之间的关联关系；

s140标记所述学习记录信息中每条学习记录的知识点；

s150标记所述知识点之间的关联关系；

s160根据所述学习记录信息与用户类型之间的关系关系、所述知识点之间的关联关系生成标准知识图谱；

s200获取用户的个人信息和用户的学习浏览记录；

s310根据所述用户的个人信息，得到所述用户的用户类型；

s320在所述标准知识图谱中查找与所述用户的用户类型相关的用户类型；

s330根据所述相关的用户类型对应的知识点节点之间的关联关系确定所述用户的学习浏览记录中的知识点之间的关联关系；

s340根据所述学习浏览记录中的知识点之间的关联关系创建所述用户的个人知识图谱；

s410根据所述个人知识图谱确定所述用户已掌握的知识点；

s420在所述标准知识图谱中查找与所述已掌握的知识点紧邻的知识点；

s430向用户推荐所述紧邻的知识点对应的学习内容。

本实施例中的各个步骤的具体描述已经在上述对应的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。

根据本发明提供的第九实施例，如图9所示，一种学习内容推荐系统，包括：

标准知识图谱生成模块100，用于根据大量用户的学习记录信息生成标准知识图谱；

用户信息获取模块200，用于获取用户的个人信息和用户的学习浏览记录；

个人知识图谱创建模块300，用于根据所述用户的个人信息、所述用户的学习浏览记录和所述标准知识图谱，创建所述用户的个人知识图谱；

学习内容推荐模块400，用于根据所述用户的个人知识图谱和所述标准知识图谱，向所述用户推荐学习内容。

具体地，智能学习设备如家教机等收集海量用户在智能学习设备上产生的学习记录信息形成大数据库，然后根据收集到的海量学习记录信息生成标准知识图谱。标准知识图谱中包含若干个节点，每个节点代表一个知识点，标准知识图谱中还包含各个知识点之间的关联关系，如上下层级关系(包含与被包含关系)、并列关系等。

当智能学习设备获取到当前用户(使用该智能学习设备的用户)的个人信息和当前用户的学习浏览记录时，获取到学习浏览记录中包含的知识点后，根据标准知识图谱中的知识点之间的关联关系，确定用户产生的学习浏览记录中的知识点之间的关联关系，然后根据学习浏览记录中的知识点之间的关联关系创建用户的个人知识图谱。

得到标准知识图谱和用户的个人知识图谱后，根据用户的个人知识图谱和标准知识图谱获取用户已掌握的知识点和未掌握的知识点，然后向用户推荐与用户未掌握的知识点相关的学习内容。

本发明先根据获取到的海量用户的学习记录信息生成标准知识图谱，然后根据用户的学习浏览记录和标准知识图谱生成用户的个人知识图谱，最后根据用户的个人知识图谱和标准知识图谱，得到用户未掌握的知识点，并向用户推荐与未掌握的知识点相关的学习内容，以实现准确获取用户的学习需求并向用户推荐相关学习内容的目的。

优选地，所述标准知识图谱生成模块100包括：

信息获取单元110，用于获取大量用户的学习记录信息及对应的用户信息；

分类单元120，用于根据所述用户信息对所述学习记录信息进行分类；

标记单元130，用于标记所述学习记录信息与用户类型之间的关联关系；标记所述学习记录信息中每条学习记录的知识点；标记所述知识点之间的关联关系；

标准知识图谱生成单元140，用于根据所述学习记录信息与用户类型之间的关系关系、所述知识点之间的关联关系生成标准知识图谱。

具体地，智能学习设备如家教机等收集海量用户在智能学习设备上产生的学习记录信息和对应的用户信息以形成大数据库，然后根据用户信息对学习记录信息进行分类，即按用户类型对学习记录信息进行分类，分类后标记学习记录信息与用户类型之间的关联关系，然后标记学习记录信息中的每条学习记录的知识点以及知识点之间的关联关系，最后根据学习记录信息与用户类型之间的关联关系、知识点之间的关联关系生成标准知识图谱。

示例性地，收集地海量用户的学习记录信息和对应的用户信息中包括学生的学习记录信息、各种行业的职业人士的学习记录信息、全职妈妈的学习记录信息等。将收集的海量学习记录信息按照用户的用户信息进行分类，即将学习记录信息按用户类型进行分类，将学生产生的学习记录信息分为一类、各个行业的职业人士产生的学习记录信息分别分为一类、全职妈妈产生的学习记录信息分为一类。学生中还可以将小学生分为一类、初中生分为一类、高中生分为一类、大学生分为一类。

将学习记录信息按照用户类型分类后，根据所有学生的学习记录信息生成学生类别下的知识图谱，根据各个行业的职业人士的学习记录信息分别生成对应类别下的知识图谱，根据全职妈妈的学习记录信息生成对应类别下的知识图谱，然后由各个类别下的知识图谱组成一个完整地包含各种用户类别的标准知识图谱，组成的标准知识图谱如图3所示，标准知识图谱的一级节点分别是各种用户类别，各个用户类别下分别包含多个级别的知识点节点。

优选地，所述标记单元130包括：

教学视频获取子单元131，用于获取每条学习记录对应的教学视频；

文本信息提取子单元132，用于提取所述教学视频中的教学幻灯片的文本信息；

标记子单元133，用于根据所述文本信息标记所述每条学习记录的知识点。

具体地，智能学习设备上的学习资源一般都是视频，而每个视频中都包含多个知识点。获取的用户的学习记录信息中包括多条学习记录，每条学习记录对应一个或多个教学视频，为了标记学习记录信息中的每条学习记录的知识点，需要先获取每条学习记录对应的教学视频，然后提取出教学视频中的教学幻灯片的文本信息，教学幻灯片可通过截屏获取，然后通过图片识别技术识别出截屏图片(教学幻灯片)中的文本信息，即可得到教学视频中的所有幻灯片的文本信息。

得到教学视频中的教学幻灯片的文本信息后，根据教学幻灯片的文本信息得到教学视频所涉及的知识点，然后根据教学视频所涉及的知识点标记每条学习记录的知识点。

优选地，所述个人知识图谱创建模块300包括：

用户类型获取单元310，用于根据所述用户的个人信息，得到所述用户的用户类型；

查找单元320，用于在所述标准知识图谱中查找与所述用户的用户类型相关的用户类型；

关联关系确定单元330，用于根据所述相关的用户类型对应的知识点节点之间的关联关系确定所述用户的学习浏览记录中的知识点之间的关联关系；

个人知识图谱创建单元340，用于根据所述学习浏览记录中的知识点之间的关联关系创建所述用户的个人知识图谱。

具体地，标准知识图谱中的知识点节点按照用户类别进行分类，当获取到用户的个人信息后，先根据用户的个人信息得到用户的用户类型，用户的个人信息可在用户注册账号时获取，用户的个人信息可包括用户的年龄、性别、职业、工作岗位等，根据用户的个人信息得到的用户类型可为一个或多个。

得到用户的用户类型后，在标准知识图谱中查找与用户的用户类型相关的用户类型，当用户类型为多个时，在标准知识图谱中分别查找与该多个用户类型相关的用户类型；相关的用户类型是指与相同的用户类型或相近的用户类型。

在标准知识图谱中查找到相关的用户类型后，根据相关的用户类型对应类别下的知识点节点之间的关联关系确定用户的学习浏览记录中的知识点之间的关联关系。

得到学习浏览记录中的知识点之间的关联关系后即可根据该关联关系创建用户的个人知识图谱。

在本实施例中，通过将海量用户的学习记录信息按用户类型进行分类，使得生成的标准知识图谱中的知识点也按照用户类型进行分类，当获取到用户的个人信息和用户的学习浏览记录后，可根据用户的个人信息在标准知识图谱中查找相关的用户类型，然后根据相关的用户类型对应的知识点节点之间的关联关系确定用户的学习浏览记录中的知识点之间的关联关系，简化获取知识点之间的关联关系的过程，以便快速地生成用户的个人知识图谱，提高处理效率。

优选地，所述学习内容推荐模块400包括：

知识点确定单元410，用于根据所述个人知识图谱确定所述用户已掌握的知识点；

知识点查找单元420，用于在所述标准知识图谱中查找与所述已掌握的知识点紧邻的知识点；

学习内容推荐单元430，用于向用户推荐所述紧邻的知识点对应的学习内容。

具体地，在创建标准知识图谱和用户的个人知识图谱后，先根据个人知识图谱中的知识点节点确定用户已掌握的知识点，然后根据用户已掌握的知识点在标准知识图谱中查找与已掌握的知识点节点紧邻的知识点节点，紧邻的知识点节点是指知识点节点的上级知识点节点、下级知识点节点或并列的知识点节点(同级别的知识点节点)。获取到紧邻的知识点节点后，再获取与紧邻的知识点节点相关的学习内容，如学习视频等，然后推荐给用户。

在本实施例中，通过向用户推荐与用户已掌握的知识点紧邻的知识点，可使用户有规律地进行学习，避免用户杂乱无章地进行学习，从而使用户更好地掌握知识点。

应当说明的是，上述实施例均可根据需要自由组合。以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。