本发明专利技术提供了一种数据处理方法、装置及电子设备，获取目标数据以及所述目标数据在预设特征维度下的第一特征信息，获取待分析数据以及所述待分析数据在所述预设特征维度下的第二特征信息，基于所述第一特征信息和所述第二特征信息，从所述待分析数据中确定出与所述目标数据特征相似的待分析数据，并作为类似数据，对所述类似数据进行数据推送。通过本发明专利技术可以筛选出与目标数据特征相似的类似数据，在目标数据为用户错题时，类似数据即为与用户错题类似的类题，通过将类题推送给用户，能够使得用户不断复习该知识点，进而确保用户真正掌握了相应的知识点。握了相应的知识点。握了相应的知识点。
【技术实现步骤摘要】
一种数据处理方法、装置及电子设备
[0001]本专利技术涉及数据处理领域，更具体的说，涉及一种数据处理方法、装置及电子设备。
技术介绍
[0002]用户在教学软件(如微信小程序)上答题会产生错题，系统以用户个体为单位来收集用户的一段时间内的全部错题，形成可以在线作答的错题本。用户可以在错题本上订正错题，查漏补缺，提高学习效果。但是，光是订正错题原题，是不能确保用户真正掌握了相应的知识点，需要用举一反三的方式来检验和巩固用户的错误知识点，使得用户牢记知识点。
技术实现思路
[0003]有鉴于此，本专利技术提供一种数据处理方法、装置及电子设备，以解决需要一种辅助用户掌握错题知识点的方法的问题。
[0004]为解决上述技术问题，本专利技术采用了如下技术方案：
[0005]一种数据处理方法，包括：
[0006]获取目标数据以及所述目标数据在预设特征维度下的第一特征信息；
[0007]获取待分析数据以及所述待分析数据在所述预设特征维度下的第二特征信息；
[0008]基于所述第一特征信息和所述第二特征信息，从所述待分析数据中确定出与所述目标数据特征相似的待分析数据，并作为类似数据；
[0009]对所述类似数据进行数据推送。
[0010]可选地，在所述获取目标数据之前，还包括：
[0011]确定预设数据库中存储的初始数据在预设特征维度下的特征信息；
[0012]基于所述初始数据在所述预设特征维度下的特征信息，对所述初始数据进行分类，得到不同类别的初始数据；其中，在所述预设特征维度下的特征信息完全相同的初始数据作为一类初始数据；
[0013]依次将同一类别的所述初始数据作为所述目标数据。
[0014]可选地，所述第一特征信息和所述特第二特征信息均包括知识点信息、考法信息、解法信息和难度值；
[0015]基于所述第一特征信息和所述第二特征信息，从所述待分析数据中确定出与所述目标数据特征相似的待分析数据，并作为类似数据，包括：
[0016]根据所述第一特征信息和所述第二特征信息分别包括的所述知识点信息、所述考法信息和所述解法信息，计算所述待分析数据与所述目标数据的知识点相似度；
[0017]根据所述第一特征信息和所述第二特征信息分别包括的难度值，计算所述待分析数据与所述目标数据的难度相似度；
[0018]根据所述知识点相似度和所述难度相似度得到所述待分析数据与所述目标数据的综合相似度；
[0019]基于所述综合相似度，从所述待分析数据中确定出与所述目标数据相似的待分析数据，并作为类似数据。
[0020]可选地，根据所述第一特征信息和所述第二特征信息分别包括的所述知识点信息、所述考法信息和所述解法信息，计算所述待分析数据与所述目标数据的知识点相似度，包括：
[0021]根据所述第一特征信息和所述第二特征信息分别包括的所述知识点信息的交集个数信息与并集个数信息，计算所述待分析数据与所述目标数据的考点相似度；
[0022]根据所述第一特征信息和所述第二特征信息分别包括的所述考法信息的交集个数信息与并集个数信息，计算所述待分析数据与所述目标数据的考法相似度；
[0023]根据所述第一特征信息和所述第二特征信息分别包括的所述解法信息的交集个数信息与并集个数信息，计算所述待分析数据与所述目标数据的解法相似度；
[0024]根据所述考点相似度、所述考法相似度和所述解法相似度得到所述知识点相似度。
[0025]可选地，所述难度相似度的计算公式为：
[0026]难度相似度＝(目标数据的难度值的平均值-待分析数据的难度值)/比例系数。
[0027]可选地，所述对所述类似数据进行数据推送，包括：
[0028]获取所述目标数据对应的历史出错时间；
[0029]确定所述目标数据对应的历史出错时间位于所有的所述目标数据中的历史出错时间中的第一排序值；
[0030]依据所述第一排序值，将所述类似数据进行数据推送；或，
[0031]获取所述目标数据对应的历史推荐次数；
[0032]确定所述目标数据对应的历史推荐次数位于所有的所述目标数据中的历史推荐次数中的第二排序值；
[0033]依据所述第二排序值，将所述类似数据进行数据推送；或，
[0034]若所述目标数据为预设目标数据，将所述目标数据对应的类似数据按照难度值进行分类，得到不同难度类别的类似数据；
[0035]从每类不同难度类别的类似数据中筛选出与所述难度类别相匹配的数量的类似数据，并进行数据推送；或，
[0036]获取数据推送总数量；
[0037]从所述类似数据中筛选出小于所述数据推送总数量的类似数据，并进行推送。
[0038]一种数据处理装置，包括：
[0039]第一数据获取模块，用于获取目标数据以及所述目标数据在预设特征维度下的第一特征信息；
[0040]第二数据获取模块，用于获取待分析数据以及所述待分析数据在所述预设特征维度下的第二特征信息；
[0041]第一数据确定模块，用于基于所述第一特征信息和所述第二特征信息，从所述待分析数据中确定出与所述目标数据特征相似的待分析数据，并作为类似数据；
[0042]数据推送模块，用于对所述类似数据进行数据推送。
[0043]可选地，还包括：
[0044]信息确定模块，用于确定预设数据库中存储的初始数据在预设特征维度下的特征信息；
[0045]数据分类模块，用于基于所述初始数据在所述预设特征维度下的特征信息，对所述初始数据进行分类，得到不同类别的初始数据；其中，在所述预设特征维度下的特征信息完全相同的初始数据作为一类初始数据；
[0046]第二数据确定模块，用于依次将同一类别的所述初始数据作为所述目标数据。
[0047]一种存储介质，所述存储介质包括存储的程序，其中，所述程序执行上述的数据处理方法。
[0048]一种计算机设备，包括：存储器和处理器；
[0049]其中，所述存储器用于存储程序；
[0050]处理器调用程序并用于：
[0051]获取目标数据以及所述目标数据在预设特征维度下的第一特征信息；
[0052]获取待分析数据以及所述待分析数据在所述预设特征维度下的第二特征信息；
[0053]基于所述第一特征信息和所述第二特征信息，从所述待分析数据中确定出与所述目标数据特征相似的待分析数据，并作为类似数据；
[0054]对所述类似数据进行数据推送。
[0055]相较于现有技术，本专利技术具有以下有益效果：
[0056]本专利技术提供了一种数据处理方法、装置及电子设备，通过本专利技术可以筛选出与目标数据特征相似的类似数据，在目标数据为用户错题时，类似数据即为与用户错题类似的类题，通过将类题推送给用户，能够使得用户不断复习该知识点，进而确保用户真正掌握了相应的知识点。
附图说明
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【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种数据处理方法，其特征在于，包括：获取目标数据以及所述目标数据在预设特征维度下的第一特征信息；获取待分析数据以及所述待分析数据在所述预设特征维度下的第二特征信息；基于所述第一特征信息和所述第二特征信息，从所述待分析数据中确定出与所述目标数据特征相似的待分析数据，并作为类似数据；对所述类似数据进行数据推送。2.根据权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，在所述获取目标数据之前，还包括：确定预设数据库中存储的初始数据在预设特征维度下的特征信息；基于所述初始数据在所述预设特征维度下的特征信息，对所述初始数据进行分类，得到不同类别的初始数据；其中，在所述预设特征维度下的特征信息完全相同的初始数据作为一类初始数据；依次将同一类别的所述初始数据作为所述目标数据。3.根据权利要求1或2所述的数据处理方法，其特征在于，所述第一特征信息和所述特第二特征信息均包括知识点信息、考法信息、解法信息和难度值；基于所述第一特征信息和所述第二特征信息，从所述待分析数据中确定出与所述目标数据特征相似的待分析数据，并作为类似数据，包括：根据所述第一特征信息和所述第二特征信息分别包括的所述知识点信息、所述考法信息和所述解法信息，计算所述待分析数据与所述目标数据的知识点相似度；根据所述第一特征信息和所述第二特征信息分别包括的难度值，计算所述待分析数据与所述目标数据的难度相似度；根据所述知识点相似度和所述难度相似度得到所述待分析数据与所述目标数据的综合相似度；基于所述综合相似度，从所述待分析数据中确定出与所述目标数据相似的待分析数据，并作为类似数据。4.根据权利要求3所述的数据处理方法，其特征在于，根据所述第一特征信息和所述第二特征信息分别包括的所述知识点信息、所述考法信息和所述解法信息，计算所述待分析数据与所述目标数据的知识点相似度，包括：根据所述第一特征信息和所述第二特征信息分别包括的所述知识点信息的交集个数信息与并集个数信息，计算所述待分析数据与所述目标数据的考点相似度；根据所述第一特征信息和所述第二特征信息分别包括的所述考法信息的交集个数信息与并集个数信息，计算所述待分析数据与所述目标数据的考法相似度；根据所述第一特征信息和所述第二特征信息分别包括的所述解法信息的交集个数信息与并集个数信息，计算所述待分析数据与所述目标数据的解法相似度；根据所述考点相似度、所述考法相似度和所述解法相似度得到所述知识点相似度。5.根据权利要求3所述的数据处理方法，其特征在于，所述难度相似度的计算公式为：难度相似...
【专利技术属性】
技术研发人员：耿卉卉，周威，张弦，
申请(专利权)人：北京一起教育信息咨询有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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