本发明涉及机器学习技术领域，具体是一种基于人工智能机器学习的学习内容推荐自动化系统。
背景技术：
机器学习是计算机系统为了有效地执行特定任务，不使用明确的指令，而依赖模式和推理使用的算法和统计模型的科学研究。它被视为人工智能的一个子集。机器学习算法构建一个基于样本数据的数学模型，称为“训练数据”，以便在没有明确编程来执行任务的情况下进行预测或决策
通常的学习内容提供服务为学习人员直接选择所需的学习内容的方式，学习人员基于所需的课程或费用、周围人的推荐等信息，在未接触实际学习内容的状态下进行选择。
但是，若实际接触通过如上所述的方式选择的学习内容，则满意度低于预期的情况多。
技术实现要素：
本发明的目的在于提供一种基于人工智能机器学习的学习内容推荐自动化系统，以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
一种基于人工智能机器学习的学习内容推荐自动化系统，包括：
用户端，用于用户登录，获取用户个人信息和学习任务，并向学习内容推荐服务器发送学习内容推荐指令；
学习内容推荐服务器，用于接收用户端发送的学习内容推荐指令，提取用户个人信息和学习任务的关键词x，从学习库中获取的学习内容，将提取得到的学习内容的关键词y与关键词x进行相似度计算，得到与关键词x相似度最高的关键词y，并向用户显示该关键词y和其相应的学习内容；
学习库，用于存储学习内容。
相似度计算的算法为：
其中，ncd（x，y）表示关键词x和y之间的语义相似度，其介于0与1之间；
f（x）表示含有关键词x的信息量，f（y）表示含有关键词y的信息量；
f（x，y）表示同时含有关键词x和y的信息量。
作为本发明进一步的方案：所述用户端包括用户登录模块、信息录入模块和指令输出模块，用户登录模块与信息录入模块通信连接，信息录入模块与指令输出模块通信连接，其中：
用户登录模块，包括登录秘钥输入单元和身份验证单元，所述登录秘钥输入单元用于获取用户登录时输入的账号密码，向身份验证单元发送该账号密码，并同时发送登录请求指令，身份验证单元接收账号密码和登录请求指令后进行验证；
信息录入模块，用于接收用户输入的个人信息和学习任务；
指令输出模块，与学习内容推荐服务器连接，用于将用户输入的学习请求指令发送至学习内容推荐服务器。
作为本发明再进一步的方案：所述学习内容推荐服务器包括指令接收模块、关键词提取模块、学习内容读取模块和匹配模块，关键词提取模块分别与指令接收模块、学习内容读取模块相连接，匹配模块与关键词读取模块连接，其中：
指令接收模块，与用户端相连接，用于接收指令输出模块发送的学习请求，获取用户端的用户个人信息和学习任务，并发送至关键词提取模块；
学习内容读取模块，用于获取学习库中用户预存的学习内容，并发送至关键词提取模块；
关键词提取模块，用于接收指令接收模块发送的个人信息和学习任务以及学习内容读取模块发送的学习内容，分别提取关键词x，y，并发送至匹配模块。
作为本发明再进一步的方案：所述匹配模块包括有相似度计算单元、相似度排序单元和学习内容显示单元，相似度计算单元和相似度排序单元通信连接，相似度排序单元和学习内容显示单元通信连接，其中：
相似度计算单元，与关键词提取模块连接，预存用户输入的相似度计算的算法，用于接收关键词提取模块发送的关键词x，y，利用相似度计算的算法进行相似度计算，得到计算结果并发送至相似度排序单元；
相似度排序单元，用于接收相似度计算单元发送的计算结果，对每个与关键词x相匹配的关键词y根据相似度进行大到小排列，得到与关键词x相似度最高的关键词y，并将该关键词y发送至学习内容显示单元；
学习内容显示单元，还与学习库连接，用于接收相似度排序单元发送的关键词y，从学习库中获取对应该关键词y的学习内容，并进行显示。
作为本发明再进一步的方案：所述学习内容显示单元包括关键词接收组件、学习内容调用组件和显示组件，关键词接收组件分别与相似度排序单元、学习内容调用组件通信连接，学习内容调用组件还与学习库和显示组件通信连接，其中：
学习内容调用组件，用户获取关键词接收组件接收得到的关键词，获取学习库中的学习内容，将该关键词在该学习内容中进行检索，得到含有该关键词的学习内容，并发送至显示组件，由显示组件进行显示。
作为本发明再进一步的方案：所述登录秘钥输入单元包括有数字密码输入组件、指纹密码输入组件、脸部识别组件。
本发明还提供了一种基于人工智能机器学习的学习内容推荐自动化方法，包括以下步骤：
s1001、用户登录至用户端，向用户端输入个人信息和学习任务，并向用户端发送学习请求指令，用户端收到请求指令后向学习内容推荐服务器发送学习内容推荐指令；
s1002、学习内容推荐服务器接收用户端发送的学习内容推荐指令，提取用户个人信息和学习任务的关键词x，从学习库中获取的学习内容，将提取得到的学习内容的关键词y与关键词x进行相似度计算，得到与关键词x相似度最高的关键词y，并向用户显示该关键词y和其相应的学习内容。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明通过学习内容推荐服务器，提取用户个人信息和学习任务的关键词x，并从学习库中获取的学习内容，将提取得到的学习内容的关键词y与关键词x进行相似度计算，得到与关键词x相似度最高的关键词y，并向用户显示该关键词y和其相应的学习内容，向学习人员自动推荐适合的学习内容，来提高学习内容的贴切性。
附图说明
图1为基于人工智能机器学习的学习内容推荐自动化系统的结构框图。
图2为基于人工智能机器学习的学习内容推荐自动化系统中用户端的结构框图。
图3为基于人工智能机器学习的学习内容推荐自动化系统中学习内容推荐服务器的结构框图。
图4为基于人工智能机器学习的学习内容推荐自动化系统中学习内容显示单元的结构框图。
图5为基于人工智能机器学习的学习内容推荐自动化方法的流程图。
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。
请参阅图1-5，本发明实施例中，一种基于人工智能机器学习的学习内容推荐自动化系统，包括：
用户端，用于用户登录，获取用户个人信息和学习任务，并向学习内容推荐服务器发送学习内容推荐指令；
学习内容推荐服务器，用于接收用户端发送的学习内容推荐指令，提取用户个人信息和学习任务的关键词x，从学习库中获取的学习内容，将提取得到的学习内容的关键词y与关键词x进行相似度计算，得到与关键词x相似度最高的关键词y，并向用户显示该关键词y和其相应的学习内容；
学习库，用于存储学习内容。
在本发明实施例中，相似度计算的算法为：
其中，ncd（x，y）表示关键词x和y之间的语义相似度，其介于0与1之间；
f（x）表示含有关键词x的信息量，f（y）表示含有关键词y的信息量；
f（x，y）表示同时含有关键词x和y的信息量；
在本发明实施例中，需要说明的是：
1）ncd（x，y）=0时，表示关键词x、y无关，ncd（x，y）=1时，表示关键词x、y相同，ncd（x，y）值越大，关键词x、y语义相似度越高。
2）关键词的信息量由含有该关键词的词条数表示，其也可以由含有该关键词的网页数表示，其作为一种信息量表示方法可以理解为现有技术，本发明实施例在此不做赘述；
在本发明实施例中，进一步需要说明的是，所述用户端为能够执行学习任务的学习设备，其包括有智能壳体和接收用户指令的按键操作面板，其可以为平板电脑、手机等设备；所述学习库为能够存储学习内容的存储设备。
在本发明实施例中，所述用户端包括用户登录模块、信息录入模块和指令输出模块，用户登录模块与信息录入模块通信连接，信息录入模块与指令输出模块通信连接，其中：
用户登录模块，包括登录秘钥输入单元和身份验证单元，所述登录秘钥输入单元用于获取用户登录时输入的账号密码，向身份验证单元发送该账号密码，并同时发送登录请求指令，身份验证单元接收账号密码和登录请求指令后进行验证；
信息录入模块，用于接收用户输入的个人信息和学习任务；
指令输出模块，与学习内容推荐服务器连接，用于将用户输入的学习请求指令发送至学习内容推荐服务器。
在本发明实施例中，所述学习内容推荐服务器包括指令接收模块、关键词提取模块、学习内容读取模块和匹配模块，关键词提取模块分别与指令接收模块、学习内容读取模块相连接，匹配模块与关键词读取模块连接，其中：
指令接收模块，与用户端相连接，用于接收指令输出模块发送的学习请求，获取用户端的用户个人信息和学习任务，并发送至关键词提取模块；
学习内容读取模块，用于获取学习库中用户预存的学习内容，并发送至关键词提取模块；
关键词提取模块，用于接收指令接收模块发送的个人信息和学习任务以及学习内容读取模块发送的学习内容，分别提取关键词x，y，并发送至匹配模块。
在本发明实施例中，所述匹配模块包括有相似度计算单元、相似度排序单元和学习内容显示单元，相似度计算单元和相似度排序单元通信连接，相似度排序单元和学习内容显示单元通信连接，其中：
相似度计算单元，与关键词提取模块连接，预存用户输入的相似度计算的算法，用于接收关键词提取模块发送的关键词x，y，利用相似度计算的算法进行相似度计算，得到计算结果并发送至相似度排序单元；
相似度排序单元，用于接收相似度计算单元发送的计算结果，对每个与关键词x相匹配的关键词y根据相似度进行大到小排列，得到与关键词x相似度最高的关键词y，并将该关键词y发送至学习内容显示单元；
学习内容显示单元，还与学习库连接，用于接收相似度排序单元发送的关键词y，从学习库中获取对应该关键词y的学习内容，并进行显示；
在本发明实施例中，需要说明的是，学习内容中与关键词x相匹配的关键词y可能有多个，设多个与关键词x相匹配的关键词y分别为y1，y2，…yn，计算各ncd（x，y）值，并将各ncd（x，y）由大到小依次排列，选取ncd（x，y）最大值，并将对应的关键词y输入至学习内容显示单元；
在本发明实施例中，进一步需要说明的是，ncd（x，y）不限于最大值，其也可以为最大的多个值，相似度排序单元同样可以将多个对应的关键词y发送至学习内容显示单元。
在本发明实施例中，再进一步的，所述学习内容显示单元包括关键词接收组件、学习内容调用组件和显示组件，关键词接收组件分别与相似度排序单元、学习内容调用组件通信连接，学习内容调用组件还与学习库和显示组件通信连接，其中：
学习内容调用组件，用户获取关键词接收组件接收得到的关键词，获取学习库中的学习内容，将该关键词在该学习内容中进行检索，得到含有该关键词的学习内容，并发送至显示组件，由显示组件进行显示。
在本发明实施例中，所述登录秘钥输入单元包括有数字密码输入组件、指纹密码输入组件、脸部识别组件。
一种基于人工智能机器学习的学习内容推荐自动化方法，包括以下步骤：
s1001、用户登录至用户端，向用户端输入个人信息和学习任务，并向用户端发送学习请求指令，用户端收到请求指令后向学习内容推荐服务器发送学习内容推荐指令；
s1002、学习内容推荐服务器接收用户端发送的学习内容推荐指令，提取用户个人信息和学习任务的关键词x，从学习库中获取的学习内容，将提取得到的学习内容的关键词y与关键词x进行相似度计算，得到与关键词x相似度最高的关键词y，并向用户显示该关键词y和其相应的学习内容。
应该理解的是，虽然本发明各实施例的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，各实施例中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器（rom）、可编程rom（prom）、电可编程rom（eprom）、电可擦除可编程rom（eeprom）或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器（ram）或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，ram以多种形式可得，诸如静态ram（sram）、动态ram（dram）、同步dram（sdram）、双数据率sdram（ddrsdram）、增强型sdram（esdram）、同步链路（synchlink）dram（sldram）、存储器总线（rambus）直接ram（rdram）、直接存储器总线动态ram（drdram）、以及存储器总线动态ram（rdram）等。
以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
1.一种基于人工智能机器学习的学习内容推荐自动化系统，其特征在于，包括：
用户端，用于用户登录，获取用户个人信息和学习任务，并向学习内容推荐服务器发送学习内容推荐指令；
学习内容推荐服务器，用于接收用户端发送的学习内容推荐指令，提取用户个人信息和学习任务的关键词x，从学习库中获取的学习内容，将提取得到的学习内容的关键词y与关键词x进行相似度计算，得到与关键词x相似度最高的关键词y，并向用户显示该关键词y和其相应的学习内容；
学习库，用于存储学习内容。
2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能机器学习的学习内容推荐自动化系统，其特征在于，相似度计算的算法为：
其中，ncd（x，y）表示关键词x和y之间的语义相似度，其介于0与1之间；
f（x）表示含有关键词x的信息量，f（y）表示含有关键词y的信息量；
f（x，y）表示同时含有关键词x和y的信息量。
3.根据权利要求2所述的一种基于人工智能机器学习的学习内容推荐自动化系统，其特征在于，所述用户端包括用户登录模块、信息录入模块和指令输出模块，用户登录模块与信息录入模块通信连接，信息录入模块与指令输出模块通信连接，其中：
用户登录模块，包括登录秘钥输入单元和身份验证单元，所述登录秘钥输入单元用于获取用户登录时输入的账号密码，向身份验证单元发送该账号密码，并同时发送登录请求指令，身份验证单元接收账号密码和登录请求指令后进行验证；
信息录入模块，用于接收用户输入的个人信息和学习任务；
指令输出模块，与学习内容推荐服务器连接，用于将用户输入的学习请求指令发送至学习内容推荐服务器。
4.根据权利要求3所述的一种基于人工智能机器学习的学习内容推荐自动化系统，其特征在于，所述学习内容推荐服务器包括指令接收模块、关键词提取模块、学习内容读取模块和匹配模块，关键词提取模块分别与指令接收模块、学习内容读取模块相连接，匹配模块与关键词读取模块连接，其中：
指令接收模块，与用户端相连接，用于接收指令输出模块发送的学习请求，获取用户端的用户个人信息和学习任务，并发送至关键词提取模块；
学习内容读取模块，用于获取学习库中用户预存的学习内容，并发送至关键词提取模块；
关键词提取模块，用于接收指令接收模块发送的个人信息和学习任务以及学习内容读取模块发送的学习内容，分别提取关键词x，y，并发送至匹配模块。
5.根据权利要求4所述的一种基于人工智能机器学习的学习内容推荐自动化系统，其特征在于，所述匹配模块包括有相似度计算单元、相似度排序单元和学习内容显示单元，相似度计算单元和相似度排序单元通信连接，相似度排序单元和学习内容显示单元通信连接，其中：
相似度计算单元，与关键词提取模块连接，预存用户输入的相似度计算的算法，用于接收关键词提取模块发送的关键词x，y，利用相似度计算的算法进行相似度计算，得到计算结果并发送至相似度排序单元；
相似度排序单元，用于接收相似度计算单元发送的计算结果，对每个与关键词x相匹配的关键词y根据相似度进行大到小排列，得到与关键词x相似度最高的关键词y，并将该关键词y发送至学习内容显示单元；
学习内容显示单元，还与学习库连接，用于接收相似度排序单元发送的关键词y，从学习库中获取对应该关键词y的学习内容，并进行显示。
6.根据权利要求5所述的一种基于人工智能机器学习的学习内容推荐自动化系统，其特征在于，所述学习内容显示单元包括关键词接收组件、学习内容调用组件和显示组件，关键词接收组件分别与相似度排序单元、学习内容调用组件通信连接，学习内容调用组件还与学习库和显示组件通信连接，其中：
学习内容调用组件，用户获取关键词接收组件接收得到的关键词，获取学习库中的学习内容，将该关键词在该学习内容中进行检索，得到含有该关键词的学习内容，并发送至显示组件，由显示组件进行显示。
7.根据权利要求3所述的一种基于人工智能机器学习的学习内容推荐自动化系统，其特征在于，所述登录秘钥输入单元包括有数字密码输入组件、指纹密码输入组件、脸部识别组件。
技术总结