一种用户画像的生成方法及电子设备与流程

本发明涉及教育技术领域，具体涉及一种用户画像的生成方法及电子设备。

背景技术：

目前，学生可以通过家教机、学习平板等学习类电子设备输出需要学习的内容，当不同的学生需要学习相同的内容时，电子设备通常以相同的方式输出相同的内容。然而，不同的学生学习能力通常不尽相同，如果以相同的方式学习相同的内容，不同学生之间的学习效率可能存在较大的差异。可见，当前的电子设备无法对学生的学习能力进行分析，从而无法根据学生的学习能力调整输出学习内容的方式，导致学生的学习效率较差。

技术实现要素：

本发明实施例公开一种用户画像的生成方法及电子设备，能够提升分析学生学习能力的准确性。

本发明实施例第一方面公开一种用户画像的生成方法，所述方法包括：

获取与用户的身份信息匹配的测试信息，所述测试信息中包含每场测试对应的测试分数以及所述每场测试中的正确题目和错误题目；

分析所述每场测试对应的所述测试分数，得到所述用户的擅长科目和不擅长科目；

分析所述正确题目和所述错误题目，得到所述用户的擅长题型和不擅长题型；

根据所述擅长科目、所述不擅长科目、所述擅长题型以及所述不擅长题型，生成所述用户的用户画像，所述用户画像用于反映所述用户的学习能力。

作为一种可选的实施方式，在本发明实施例第一方面中，所述根据所述擅长科目、所述不擅长科目、所述擅长题型以及所述不擅长题型，生成所述用户的用户画像之后，所述方法还包括：

当检测到所述用户输入的学习内容生成指令时，获取所述学习内容生成指令中包含的学习内容标识；

获取与所述学习内容标识对应的目标学习内容；

根据所述用户的用户画像生成与所述目标学习内容对应的学习方式；

通过所述学习方式输出所述目标学习内容。

作为一种可选的实施方式，在本发明实施例第一方面中，所述根据所述用户的用户画像生成与所述目标学习内容对应的学习方式，包括：

识别所述目标学习内容对应的目标科目；

判断所述目标科目是否与所述用户画像中包含的任一科擅长科目匹配；

如果是，根据所述目标学习内容和所述用户画像中包含的所述不擅长题型生成所述目标学习内容对应的学习方式；

如果否，根据所述目标学习内容和所述用户画像中包含的所述擅长题型生成所述目标学习内容对应的学习方式。

作为一种可选的实施方式，在本发明实施例第一方面中，所述分析所述每场测试对应的所述测试分数，得到所述用户的擅长科目和不擅长科目，包括：

获取每场测试对应的科目信息；

根据所述每场测试的所述测试分数计算每科所述科目信息的平均分数，其中，一个所述科目信息对应一个所述平均分数；

从所述科目信息中确定所述平均分数大于等于预设分数的所述用户的擅长科目；

将所述科目信息中除所述擅长科目之外的科目确定为所述用户的不擅长科目。

作为一种可选的实施方式，在本发明实施例第一方面中，所述分析所述正确题目和所述错误题目，得到所述用户的擅长题型和不擅长题型，包括：

确定所述正确题目和所述错误题目包含的测试题型；

统计所述测试题型对应的所述正确题目的第一数量以及所述错误题目的第二数量；

当检测到所述第一数量大于等于所述第二数量时，将所述测试题型确定为擅长题型；

当检测到所述第一数量小于所述第二数量时，将所述测试题型确定为不擅长题型。

本发明实施例第二方面公开一种电子设备，包括：

第一获取单元，用于获取与用户的身份信息匹配的测试信息，所述测试信息中包含每场测试对应的测试分数以及所述每场测试中的正确题目和错误题目；

第一分析单元，用于分析所述每场测试对应的所述测试分数，得到所述用户的擅长科目和不擅长科目；

第二分析单元，用于分析所述正确题目和所述错误题目，得到所述用户的擅长题型和不擅长题型；

第一生成单元，用于根据所述擅长科目、所述不擅长科目、所述擅长题型以及所述不擅长题型，生成所述用户的用户画像，所述用户画像用于反映所述用户的学习能力。

作为一种可选的实施方式，在本发明实施例第二方面中，所述电子设备还包括：

第二获取单元，用于在所述第一生成单元根据所述擅长科目、所述不擅长科目、所述擅长题型以及所述不擅长题型，生成所述用户的用户画像之后，以及当检测到所述用户输入的学习内容生成指令时，获取所述学习内容生成指令中包含的学习内容标识；

第三获取单元，用于获取与所述学习内容标识对应的目标学习内容；

第二生成单元，用于根据所述用户的用户画像生成与所述目标学习内容对应的学习方式；

输出单元，用于通过所述学习方式输出所述目标学习内容。

作为一种可选的实施方式，在本发明实施例第二方面中，所述第二生成单元包括：

识别子单元，用于识别所述目标学习内容对应的目标科目；

判断子单元，用于判断所述目标科目是否与所述用户画像中包含的任一科擅长科目匹配；

第一生成子单元，用于在所述判断子单元的判断结果为是时，根据所述目标学习内容和所述用户画像中包含的所述不擅长题型生成所述目标学习内容对应的学习方式；

第二生成子单元，用于在所述判断子单元的判断结果为否时，根据所述目标学习内容和所述用户画像中包含的所述擅长题型生成所述目标学习内容对应的学习方式。

作为一种可选的实施方式，在本发明实施例第二方面中，所述第一分析单元包括：

获取子单元，用于获取每场测试对应的科目信息；

计算子单元，用于根据所述每场测试的所述测试分数计算每科所述科目信息的平均分数，其中，一个所述科目信息对应一个所述平均分数；

第一确定子单元，用于从所述科目信息中确定所述平均分数大于等于预设分数的所述用户的擅长科目；

所述第一确定子单元，还用于将所述科目信息中除所述擅长科目之外的科目确定为所述用户的不擅长科目。

作为一种可选的实施方式，在本发明实施例第二方面中，所述第二分析单元包括：

第二确定子单元，用于确定所述正确题目和所述错误题目包含的测试题型；

统计子单元，用于统计所述测试题型对应的所述正确题目的第一数量以及所述错误题目的第二数量；

第三确定子单元，用于当检测到所述第一数量大于等于所述第二数量时，将所述测试题型确定为擅长题型；

第四确定子单元，用于当检测到所述第一数量小于所述第二数量时，将所述测试题型确定为不擅长题型。

本发明实施例第三方面公开另一种电子设备，包括：

存储有可执行程序代码的存储器；

与所述存储器耦合的处理器；

所述处理器调用所述存储器中存储的所述可执行程序代码，执行第一方面的任意一种方法的部分或全部步骤。

本发明实施例第四方面公开一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储了程序代码，其中，所述程序代码包括用于执行第一方面的任意一种方法的部分或全部步骤的指令。

本发明实施例第五方面公开一种计算机程序产品，当所述计算机程序产品在计算机上运行时，使得所述计算机执行第一方面的任意一种方法的部分或全部步骤。

本发明实施例第六方面公开一种应用发布平台，所述应用发布平台用于发布计算机程序产品，其中，当所述计算机程序产品在计算机上运行时，使得所述计算机执行第一方面的任意一种方法的部分或全部步骤。

与现有技术相比，本发明实施例具有以下有益效果：

本发明实施例中，获取与用户的身份信息匹配的测试信息，测试信息中包含每场测试对应的测试分数以及每场测试中的正确题目和错误题目；分析每场测试对应的测试分数，得到用户的擅长科目和不擅长科目；分析正确题目和错误题目，得到用户的擅长题型和不擅长题型；根据擅长科目、不擅长科目、擅长题型以及不擅长题型，生成用户的用户画像。可见，实施本发明实施例，能够根据用户以往的测试信息得到用户的擅长科目、不擅长科目、擅长题型以及不擅长题型，并生成用户的用户画像，以使电子设备可以根据用户画像了解用户的学习能力，提升了分析学生学习能力的准确性。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，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。

图1是本发明实施例公开的一种用户画像的生成方法的流程示意图；

图2是本发明实施例公开的另一种用户画像的生成方法的流程示意图；

图3是本发明实施例公开的另一种用户画像的生成方法的流程示意图；

图4是本发明实施例公开的一种电子设备的结构示意图；

图5是本发明实施例公开的另一种电子设备的结构示意图；

图6是本发明实施例公开的另一种电子设备的结构示意图；

图7是本发明实施例公开的另一种电子设备的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅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做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。

需要说明的是，本发明实施例及附图中的术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

本发明实施例公开一种用户画像的生成方法及电子设备，能够根据用户以往的测试信息得到用户的擅长科目、不擅长科目、擅长题型以及不擅长题型，并生成用户的用户画像，以使电子设备可以根据用户画像了解用户的学习能力，提升了分析学生学习能力的准确性。以下分别进行详细说明。

实施例一

请参阅图1，图1是本发明实施例公开的一种用户画像的生成方法的流程示意图。如图1所示，该用户画像的生成方法可以包括以下步骤：

101、电子设备获取与用户的身份信息匹配的测试信息，测试信息中包含每场测试对应的测试分数以及每场测试中的正确题目和错误题目。

本发明实施例中，电子设备可以为家教机、学习平板、智能手机等，对此，本发明实施例不做限定。

本发明实施例中，电子设备可以获取用户以往参与过的所有测试的测试信息，用户参加的测试可以包括小测试、月考、期中考试以及期末考试等，对此，本发明实施例不做限定。

本发明实施例中，测试信息可以包含用户在每场测试中的分数和每场测试中包含的试题等，还可以包括用户在每场测试中做对的题目和做错的题目，此外，还可以包含每场测试的科目信息以及时间信息等。

作为一种可选的实施方式，电子设备获取与用户的身份信息匹配的测试信息的方式可以包括以下步骤：

电子设备获取当前登录的用户的账号信息；

电子设备从该账号信息中获取用户的身份信息；

电子设备检测是否预先存储有与身份信息对应的测试信息；

如果否，电子设备通过预先获取的校园网站的接口获取与用户的身份信息对应的测试信息。

其中，实施这种实施方式，可以通过登录电子设备的用户的账号信息确定用户的身份信息，并根据用户的身份信息判断电子设备是否存储有与用户对应的测试信息，如果未存储，可以通过校园网站的接口获取用户的测试信息，以保证电子设备可以获取到用户的测试信息。

102、电子设备分析每场测试对应的测试分数，得到用户的擅长科目和不擅长科目。

本发明实施例中，由于学生在不同的时间学习状态存在起伏，因此，电子设备可以根据用户以往的测试信息综合得到用户擅长的科目和不擅长的科目，从而使得电子设备获取到的擅长科目和不擅长科目更加准确。

103、电子设备分析正确题目和错误题目，得到用户的擅长题型和不擅长题型。

本发明实施例中，每个题目都可以对应一种题型，题型可以包括选择题、判断题、填空题、解答题、作文等，对此，本发明实施例不做限定。电子设备可以统计用户正确数量较多的题型作为用户的擅长题型，以及统计用户正错误数量较多的题型作为用户的不擅长题型。

104、电子设备根据擅长科目、不擅长科目、擅长题型以及不擅长题型，生成用户的用户画像，用户画像用于反映用户的学习能力。

本发明实施例中，用户画像(persona)可以为电子设备根据与用户相关的信息生成的若干个与用户相关的标签，并且通过若干个标签构建用户的虚拟形象，从而得到用户的用户画像。本发明中的电子设备可以根据与用户相关的测试信息，生成用户对应的学习类标签，从而根据学习类标签生成反映用户的学习能力的用户画像。

作为一种可选的实施方式，电子设备根据擅长科目、不擅长科目、擅长题型以及不擅长题型，生成用户的用户画像的方式可以包括以下步骤：

电子设备根据擅长科目、不擅长科目、擅长题型以及不擅长题型生成与用户对应的擅长科目标签、不擅长科目标签、擅长题型标签以及不擅长题型标签，且擅长科目标签中包含擅长科目的名称、不擅长科目标签中包含不擅长科目的名称、擅长题型标签中包含擅长题型的标识、不擅长题型标签中包含不擅长题型的标识；

电子设备分析错误题目，得到错误原因，并分析正确题目，得到用户擅长的学习类型；

电子设备根据错误原因确定用户不擅长的学习类型；

电子设备根据擅长科目标签、不擅长科目标签、擅长题型标签、不擅长题型标签、擅长的学习类型以及不擅长的学习类型，生成用户的用户画像。

其中，实施这种实施方式，可以生成与用户对应的若干种标签，并根据正确题目和错误题目确定用户擅长的学习类型和不擅长的学习类型，进而生成用户的用户画像，以使生成的用户画像包含更加详细的用户学习能力的信息。

在图1所描述的方法中，可以使电子设备根据用户画像了解用户的学习能力，提升了分析学生学习能力的准确性。此外，实施图1所描述的方法，可以保证电子设备可以获取到用户的测试信息。此外，实施图1所描述的方法，可以使生成的用户画像包含更加详细的用户学习能力的信息。

实施例二

请参阅图2，图2是本发明实施例公开的另一种用户画像的生成方法的流程示意图。如图2所示，该用户画像的生成方法可以包括以下步骤：

步骤201～步骤204与步骤101～步骤104相同，以下内容不在赘述。

205、当检测到用户输入的学习内容生成指令时，电子设备获取学习内容生成指令中包含的学习内容标识。

作为一种可选的实施方式，当检测到用户输入的学习内容生成指令时，电子设备获取学习内容生成指令中包含的学习内容标识的方式可以包含以下步骤：

当检测到用户输入的学习内容生成指令时，电子设备获取学习内容生成指令中包含的用户学习信息，该用户学习信息包含用户前一次的学习节点以及用户前一次的学习状态；

电子设备评估用户前一次的学习状态得到预估学习状态；

电子设备根据预估学习状态确定当前学习内容量；

电子设备以前一次学习节点为依据，确定与当前学习内容量对应的学习内容标识。

其中，实施这种实施方式，可以根据学生上一次的学习状态预估本次的学习状态，从而确定本次用户学习的内容量，以使电子设备输出的用户需要学习的内容与用户的学习状态匹配，避免因学习内容过多或过少而导致用户的学习效率较差。

206、电子设备获取与学习内容标识对应的目标学习内容。

本发明实施例中，目标学习内容可以为用户本次需要学习掌握的学习内容。电子设备可以通过学习内容标识唯一的确定目标学习内容，以使电子设备获取目标学习内容更加准确。

207、电子设备根据用户的用户画像生成与目标学习内容对应的学习方式。

本发明实施例中，学习方式可以根据用户的用户画像生成，如电子设备从用户的用户画像中获悉用户擅长记忆，则电子设备生成的学习方式可以以背诵记忆为主旨；如电子设备从用户的用户画像中获悉用户擅长将知识进行应用，则电子设备生成的学习方式可以以练习为主旨。

作为一种可选的实施方式，电子设备根据用户的用户画像生成与目标学习内容对应的学习方式的方式可以包含以下步骤：

电子设备识别目标学习内容对应的目标科目；

电子设备判断目标科目是否与用户画像中包含的任一科擅长科目匹配；

如果是，电子设备根据目标学习内容和用户画像中包含的不擅长题型生成目标学习内容对应的学习方式；

如果否，电子设备根据目标学习内容和用户画像中包含的擅长题型生成目标学习内容对应的学习方式。

其中，实施这种实施方式，可以确定用户需要学习的内容是否属于用户擅长科目，如果属于，可以以用户不擅长的题型输出学习内容，以使用户可以加强对于学习内容的理解；如果不属于，可以以用户擅长的题型输出学习内容，以使用户可以以较为容易的方式对于不擅长的内容进行学习，提升了用户学习方式的多样性。

208、电子设备通过学习方式输出目标学习内容。

本发明实施例中，实施上述的步骤205～步骤208，可以根据用户的用户画像确定用户适合的学习方式，从而通过该学习方式输出用户需要学习的学习内容，以提高学生的学习效率。

在图2所描述的方法中，可以使电子设备根据用户画像了解用户的学习能力，提升了分析学生学习能力的准确性。此外，实施图2所描述的方法，可以避免因学习内容过多或过少而导致用户的学习效率较差。此外，实施图2所描述的方法，提升了用户学习方式的多样性。此外，实施图2所描述的方法，可以提高学生的学习效率。

实施例三

请参阅图3，图3是本发明实施例公开的另一种用户画像的生成方法的流程示意图。如图3所示，该用户画像的生成方法可以包括以下步骤：

301、电子设备获取与用户的身份信息匹配的测试信息，测试信息中包含每场测试对应的测试分数以及每场测试中的正确题目和错误题目。

302、电子设备获取每场测试对应的科目信息。

本发明实施例中，由于测试通常是分科目进行的，因此每场测试都可以确定科目信息，且科目信息中也可以包含多种子科目。如当测试对应的科目信息为理综测试时，科目信息中可以包含物理科目、化学科目以及生物科目。

303、电子设备根据每场测试的测试分数计算每科科目信息的平均分数，其中，一个科目信息对应一个平均分数。

本发明实施例中，电子设备可以获取某一科目的所有测试信息，确定某一科目对应的测试数量，并将每场测试的分数相加，得到总分数，电子设备还可以用总分数除以测试数量，从而得到该科目的平均分数，其中，某一科目的所有测试信息可以包含所有参加该科目测试的所有用户的测试信息，从而使电子设备计算得到的科目的平均分数更加准确。

304、电子设备从科目信息中确定平均分数大于等于预设分数的用户的擅长科目。

305、电子设备将科目信息中除擅长科目之外的科目确定为用户的不擅长科目。

本发明实施例中，实施上述的步骤302～步骤305，可以获取以往的所有用户的测试信息，并根据以往的测试信息计算得到每个科目的平均分数，从而根据平均分数确定用户擅长和不擅长的科目，以使确定的用户的擅长科目和不擅长科目更加符合实际情况。

306、电子设备确定正确题目和错误题目包含的测试题型。

307、电子设备统计测试题型对应的正确题目的第一数量以及错误题目的第二数量。

308、当检测到第一数量大于等于第二数量时，电子设备将测试题型确定为擅长题型。

309、当检测到第一数量大于第二数量时，电子设备将测试题型确定为不擅长题型。

本发明实施例中，实施上述的步骤306～步骤309，可以统计每种题型对应的正确题目数量和错误题目数量，并根据正确题目数量和错误题目数量的关系确定用户的擅长题型和不擅长题型，从而使得确定的用户的擅长题型和不擅长题型更加准确。

310、电子设备根据擅长科目、不擅长科目、擅长题型以及不擅长题型，生成用户的用户画像，用户画像用于反映用户的学习能力。

在图3所描述的方法中，可以使电子设备根据用户画像了解用户的学习能力，提升了分析学生学习能力的准确性。此外，实施图3所描述的方法，可以使确定的用户的擅长科目和不擅长科目更加符合实际情况。此外，实施图3所描述的方法，可以使得确定的用户的擅长题型和不擅长题型更加准确。

实施例四

请参阅图4，图4是本发明实施例公开的一种电子设备的结构示意图。如图4所示，该电子设备可以包括：

第一获取单元401，用于获取与用户的身份信息匹配的测试信息，该测试信息中包含每场测试对应的测试分数以及每场测试中的正确题目和错误题目。

作为一种可选的实施方式，第一获取单元401获取与用户的身份信息匹配的测试信息的方式具体可以为：

获取当前登录的用户的账号信息；

从该账号信息中获取用户的身份信息；

检测是否预先存储有与身份信息对应的测试信息；

如果否，通过预先获取的校园网站的接口获取与用户的身份信息对应的测试信息。

其中，实施这种实施方式，可以通过登录电子设备的用户的账号信息确定用户的身份信息，并根据用户的身份信息判断电子设备是否存储有与用户对应的测试信息，如果未存储，可以通过校园网站的接口获取用户的测试信息，以保证电子设备可以获取到用户的测试信息。

第一分析单元402，用于分析第一获取单元401获取的每场测试对应的测试分数，得到用户的擅长科目和不擅长科目。

第二分析单元403，用于分析第一获取单元401获取的正确题目和错误题目，得到用户的擅长题型和不擅长题型。

第一生成单元404，用于根据第一分析单元402得到的擅长科目、不擅长科目、第二分析单元403得到的擅长题型以及不擅长题型，生成用户的用户画像，该用户画像用于反映用户的学习能力。

作为一种可选的实施方式，第一生成单元404根据擅长科目、不擅长科目、擅长题型以及不擅长题型，生成用户的用户画像的方式具体可以为：

根据擅长科目、不擅长科目、擅长题型以及不擅长题型生成与用户对应的擅长科目标签、不擅长科目标签、擅长题型标签以及不擅长题型标签，且擅长科目标签中包含擅长科目的名称、不擅长科目标签中包含不擅长科目的名称、擅长题型标签中包含擅长题型的标识、不擅长题型标签中包含不擅长题型的标识；

分析错误题目，得到错误原因，并分析正确题目，得到用户擅长的学习类型；

根据错误原因确定用户不擅长的学习类型；

根据擅长科目标签、不擅长科目标签、擅长题型标签、不擅长题型标签、擅长的学习类型以及不擅长的学习类型，生成用户的用户画像。

其中，实施这种实施方式，可以生成与用户对应的若干种标签，并根据正确题目和错误题目确定用户擅长的学习类型和不擅长的学习类型，进而生成用户的用户画像，以使生成的用户画像包含更加详细的用户学习能力的信息。

可见，实施图4所描述的电子设备，可以使电子设备根据用户画像了解用户的学习能力，提升了分析学生学习能力的准确性。此外，实施图4所描述的电子设备，可以保证电子设备可以获取到用户的测试信息。此外，实施图4所描述的电子设备，可以使生成的用户画像包含更加详细的用户学习能力的信息。

实施例五

请参阅图5，图5是本发明实施例公开的另一种电子设备的结构示意图。其中，图5所示的电子设备是由图4所示的电子设备进行优化得到的。与图4所示的电子设备相比，图5所示的电子设备还可以包括：

第二获取单元405，用于在第一生成单元404根据擅长科目、不擅长科目、擅长题型以及不擅长题型，生成用户的用户画像之后，以及当检测到用户输入的学习内容生成指令时，获取学习内容生成指令中包含的学习内容标识。

作为一种可选的实施方式，第二获取单元405当检测到用户输入的学习内容生成指令时，获取学习内容生成指令中包含的学习内容标识的方式具体可以为：

当检测到用户输入的学习内容生成指令时，获取学习内容生成指令中包含的用户学习信息，该用户学习信息包含用户前一次的学习节点以及用户前一次的学习状态；

评估用户前一次的学习状态得到预估学习状态；

根据预估学习状态确定当前学习内容量；

以前一次学习节点为依据，确定与当前学习内容量对应的学习内容标识。

其中，实施这种实施方式，可以根据学生上一次的学习状态预估本次的学习状态，从而确定本次用户学习的内容量，以使电子设备输出的用户需要学习的内容与用户的学习状态匹配，避免因学习内容过多或过少而导致用户的学习效率较差。

第三获取单元406，用于获取与第二获取单元405获取的学习内容标识对应的目标学习内容。

第二生成单元407，用于根据第一生成单元404生成用户的用户画像生成与第三获取单元406获取的目标学习内容对应的学习方式。

输出单元408，用于通过第二生成单元407生成的学习方式输出第三获取单元406获取的目标学习内容。

本发明实施例中，可以根据用户的用户画像确定用户适合的学习方式，从而通过该学习方式输出用户需要学习的学习内容，以提高学生的学习效率。

作为一种可选的实施方式，图5所示的电子设备第二生成单元407可以包括：

识别子单元4071，用于识别第三获取单元406获取的目标学习内容对应的目标科目；

判断子单元4072，用于判断识别子单元4071识别出的目标科目是否与第一生成单元404生成的用户画像中包含的任一科擅长科目匹配；

第一生成子单元4073，用于在判断子单元4072的判断结果为是时，根据目标学习内容和用户画像中包含的不擅长题型生成目标学习内容对应的学习方式；

第二生成子单元4074，用于在判断子单元4072的判断结果为否时，根据目标学习内容和用户画像中包含的擅长题型生成目标学习内容对应的学习方式。

其中，实施这种实施方式，可以确定用户需要学习的内容是否属于用户擅长科目，如果属于，可以以用户不擅长的题型输出学习内容，以使用户可以加强对于学习内容的理解；如果不属于，可以以用户擅长的题型输出学习内容，以使用户可以以较为容易的方式对于不擅长的内容进行学习，提升了用户学习方式的多样性。

可见，实施图5所描述的电子设备，可以使电子设备根据用户画像了解用户的学习能力，提升了分析学生学习能力的准确性。此外，实施图5所描述的电子设备，可以避免因学习内容过多或过少而导致用户的学习效率较差。此外，实施图5所描述的电子设备，可以提高学生的学习效率。此外，实施图5所描述的电子设备，提升了用户学习方式的多样性。

实施例六

请参阅图6，图6是本发明实施例公开的另一种电子设备的结构示意图。其中，图6所示的电子设备是由图5所示的电子设备进行优化得到的。与图5所示的电子设备相比，图6所示的电子设备的第一分析单元402可以包括：

获取子单元4021，用于获取每场测试对应的科目信息。

计算子单元4022，用于根据每场测试的测试分数计算获取子单元4021获取的每科科目信息的平均分数，其中，一个科目信息对应一个平均分数。

第一确定子单元4023，用于从获取子单元4021获取的科目信息中确定计算子单元4022计算的平均分数大于等于预设分数的用户的擅长科目。

第一确定子单元4023，还用于将获取子单元4021获取的科目信息中除擅长科目之外的科目确定为用户的不擅长科目。

本发明实施例中，可以获取以往的所有用户的测试信息，并根据以往的测试信息计算得到每个科目的平均分数，从而根据平均分数确定用户擅长和不擅长的科目，以使确定的用户的擅长科目和不擅长科目更加符合实际情况。

作为一种可选的实施方式，图6所示的电子设备的第二分析单元403可以包括：

第二确定子单元4031，用于确定正确题目和错误题目包含的测试题型；

统计子单元4032，用于统计第二确定子单元4031确定的测试题型对应的正确题目的第一数量以及错误题目的第二数量；

第三确定子单元4033，用于当检测到统计子单元4032统计的第一数量大于等于第二数量时，将第二确定子单元4031确定的测试题型确定为擅长题型；

第四确定子单元4034，用于当检测到统计子单元4032统计的第一数量小于第二数量时，将第二确定子单元4031确定的测试题型确定为不擅长题型。

其中，实施这种实施方式，可以统计每种题型对应的正确题目数量和错误题目数量，并根据正确题目数量和错误题目数量的关系确定用户的擅长题型和不擅长题型，从而使得确定的用户的擅长题型和不擅长题型更加准确。

可见，实施图6所描述的电子设备，可以使电子设备根据用户画像了解用户的学习能力，提升了分析学生学习能力的准确性。此外，实施图6所描述的电子设备，可以使确定的用户的擅长科目和不擅长科目更加符合实际情况。此外，实施图6所描述的电子设备，可以使得确定的用户的擅长题型和不擅长题型更加准确。

实施例七

请参阅图7，图7是本发明实施例公开的另一种电子设备的结构示意图。如图7所示，该电子设备可以包括：

存储有可执行程序代码的存储器701；

与存储器701耦合的处理器702；

其中，处理器702调用存储器701中存储的可执行程序代码，执行以上各方法实施例中的方法的部分或全部步骤。

本发明实施例还公开一种计算机可读存储介质，其中，计算机可读存储介质存储了程序代码，其中，程序代码包括用于执行以上各方法实施例中的方法的部分或全部步骤的指令。

本发明实施例还公开一种计算机程序产品，其中，当计算机程序产品在计算机上运行时，使得计算机执行如以上各方法实施例中的方法的部分或全部步骤。

本发明实施例还公开一种应用发布平台，其中，应用发布平台用于发布计算机程序产品，其中，当计算机程序产品在计算机上运行时，使得计算机执行如以上各方法实施例中的方法的部分或全部步骤。

应理解，说明书通篇中提到的“本发明实施例”意味着与实施例有关的特定特征、结构或特性包括在本发明的至少一个实施例中。因此，在整个说明书各处出现的“在本发明实施例中”未必一定指相同的实施例。此外，这些特定特征、结构或特性可以以任意适合的方式结合在一个或多个实施例中。本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于可选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本发明所必须的。

在本发明的各种实施例中，应理解，上述各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的必然先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。

另外，本文中术语“系统”和“网络”在本文中常可互换使用。应理解，本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如a和/或b，可以表示：单独存在a，同时存在a和b，单独存在b这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。

在本发明所提供的实施例中，应理解，“与a对应的b”表示b与a相关联，根据a可以确定b。但还应理解，根据a确定b并不意味着仅仅根据a确定b，还可以根据a和/或其他信息确定b。

本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质包括只读存储器(read-onlymemory，rom)、随机存储器(randomaccessmemory，ram)、可编程只读存储器(programmableread-onlymemory，prom)、可擦除可编程只读存储器(erasableprogrammablereadonlymemory，eprom)、一次可编程只读存储器(one-timeprogrammableread-onlymemory，otprom)、电子抹除式可复写只读存储器(electrically-erasableprogrammableread-onlymemory，eeprom)、只读光盘(compactdiscread-onlymemory，cd-rom)或其他光盘存储器、磁盘存储器、磁带存储器、或者能够用于携带或存储数据的计算机可读的任何其他介质。

上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，即可位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可根据实际的需要选择其中的部分或全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

上述集成的单元若以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获取的存储器中。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全部或者部分，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器中，包括若干请求用以使得一台计算机设备(可以为个人计算机、服务器或者网络设备等，具体可以是计算机设备中的处理器)执行本发明的各个实施例上述方法的部分或全部步骤。

以上对本发明实施例公开的一种用户画像的生成方法及电子设备进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。