基于用户画像的个性化匹配模型
基于用户画像的个性化匹配模型
1.静态画像
工作职务或岗位角色（如开发工程师）或学习目标（考证 / 职业规划里的目标技能 / 兴趣）：
技术部门的员工可能需要技术类课程，管理层可能需要领导力课程
eg:通用AI（应用算法）,大概率是推荐一些关于AI算法这样技术类的内容。
领导级别：针对领导人群主要推一些管理类、沟通类…的视频
技能画像 ：当前技能标签（如“数据分析”“项目管理”）、技能等级（如“初级”“高级”）。
入职年限/技能水平（高级工程师/初级工程师）：
新员工可能需要入职培训，老员工可能需要进阶或管理课程。新员工推荐的为初级课程，老员工推荐的是进阶课程
职业发展路径 ：未来目标岗位或技能方向（如“晋升技术总监需掌握机器学习”）。
每个月绩效辅导：获取员工当月的工作计划，是否遇到某些技能瓶颈，基于工作内容或工作计划进行推荐
对赌承诺系统里直线写的辅导意见：指导方向（依赖于直线能直接给予工作大方向的点评），
比如绩效反馈里提到的需要提升的地方，比如绩效考核里的发展建议，可能直接指出需要学习的方向。
来自绩效考核（如 “沟通能力待提升”）
简历解析：过往工作经验、教育背景中提取的技能关键词
基于课程画像的匹配模型
- 课程介绍：课程是干什么的，属于什么学科领域（如编程、设计）（含有可跳转的视频链接），适合哪些岗位岗位技能要求（如 AI 工程师必备 Agent，如 “产品经理必修课”“财务合规培训”）
,课程分类（类别要分清楚，比如技术、管理、软技能等）， - 课程的难度等级（初级 / 进阶），可能刚开始推荐的为初级课程，后面推荐的是进阶课程
，难度分初级、中级、高级，适合不同水平的员工。 - 课程绑定关系：大模型开发教程 --> 先学提示词、RAG、Agent、微调 存在先后顺序，今天看了第一集，明天我就推荐第二集
- 课程时长：时间敏感度（碎片化学习 / 集中学习）。员工时间偏好：习惯碎片化学习（如 10 分钟短课程）或系统性学习（如每周 2 小时长课程）。
- 课程历史学习数据评价：完成率、点击量（爆款）、评分、用户评论关键词（如 “干货多”“难度适中”）。
5.讲师影响力：优先推荐企业内明星讲师或外部权威专家的课程，吸引初始学习量。
冷启动问题
新员工 ：基于岗位和职级推荐通用课程（如“岗位职责解析”）。
评估与迭代，反馈闭环 ：根据员工评分和投诉优化推荐逻辑（如低评分课程降低权重）。
动态画像
员工 ID / 工号：用于唯一标识用户，关联历史行为数据。
学习历史：已完成课程（不重复推荐）、收藏 / 浏览记录、中断课程的原因（难度过高 / 内容重复）。
比如之前学过哪些课程，完成情况如何，评分怎么样，学习时长，有没有中途放弃的。
这些能反映他们的学习偏好和进度，比如喜欢短课程还是长课程，对哪些领域感兴趣。
关键词匹配：用户可能在网站点击输入需求文本（如 “学习 Python 爬虫”）与课程标签的语义相似度。
协同过滤：挖掘相似用户群体的课程偏好（如 “与你同岗位的 80% 用户学习过《SQL 高级查询》”）。
参考相似岗位或职级员工的学习偏好（如 A 部门员工普遍学过某课程，推荐给同部门新人）。
动态调整：结合员工学习进度实时更新推荐（如学完 “Python 基础” 后，推荐 “数据分析实战”）。
偏好分析 ：偏好的课程形式（视频、文档）、学习时间段（如“晚间”）、完课率高的课程类型。
兴趣标签 ：通过问卷或自选标签获取（如“对AI技术感兴趣”）。
反馈数据 ：对过往课程的满意度评分、投诉或建议。
协同过滤（Collaborative Filtering）
基于员工行为 ：
若员工A与员工B的学习偏好相似，员工B完成了课程X且评分高，则推荐课程X给员工A。
示例 ：
员工A（产品经理）学习了“数据分析实战”并高分完成，相似员工B（运营经理）的未学课程“SQL进阶”将被推荐。
内容推荐（Content-Based Filtering）
基于课程标签匹配 ：
若员工需提升“机器学习”，推荐标签为“机器学习”“Python实战”的课程。
混合（权重）推荐（Hybrid Approach）
加权评分 ：
综合协同过滤（50%）、内容匹配（50%）生成推荐列表。
7个基于内容，3个基于系统过滤
基于规则的推荐
硬性条件匹配 ：
新员工推荐“公司制度入门”课程；
技能评级为“初级”的员工推荐“进阶课程”；
关键岗位（如“风控专员”）绑定“合规培训”必修课。