学习资源推荐方法、装置、数据处理设备及存储介质

摘要

本申请提供的学习资源推荐方法、装置、数据处理设备及存储介质，应用于数据处理领域。该方法通过获取能被所述机器学习模型处理的编码数据，将该编码数据输入到预先训练好的机器学习模型中，获得预设的偏好矩阵的第一分解矩阵以及第二分解矩阵中各参数的概率密度函数。根据所述第一分解矩阵以及第二分解矩阵中各参数的概率密度函数获得目标学习人员对偏好矩阵中未学习过的学习资源的期望兴趣度。根据期望兴趣度从所述未学习过的学习资源中为所述目标学习人员推荐目标学习资源。由于该第一分解矩阵以及第二分解矩阵中各参数为概率密度函数，使得可以根据具体的需求选取不同的参数，获得不同的期望兴趣度，继而提高了推荐学习资源的灵活度。