[發明專利]一種基于大數據的在線課程推送方法

在審

• 申請號: 202110018075.2
• 申請日: 2021-01-07
• 公開（公告）號: CN112733026A
• 公開（公告）日: 2021-04-30
• 發明（設計）人: 任杰
• 申請（專利權）人: 任杰
• 主分類號: G06F16/9535
• 分類號: G06F16/9535;G06Q10/06;G06Q50/20
• 代理公司: 廣東省中源正拓專利代理事務所(普通合伙) 44748
• 代理人: 黨沖

本發明公開了一種基于大數據的在線課程推送方法，本發明涉及在線課程推送技術領域，解決了現有技術中不能夠分析用戶對課程的選擇趨勢，導致推送課程的成功率降低的技術問題，通過課程獲取單元獲取在線課程隨后分析推送課程熱度數據，從而對推薦課程進行篩選，獲取到推送課程熱度數據，通過公式獲取到推薦課程的熱度分析系數Xi，若推薦課程的熱度分析系數Xi≥熱度分析閾值，則將對應推薦課程標記為選中推薦課程，云管理平臺接收到選中推薦課程后，將選中推薦課程按照熱度分析系數從大到小的順序進行排序，并將排名第一的選中推薦課程標記為推送課程；對推送課程進行初步篩選，分析用戶對課程的選擇趨勢，提高了推送課程的成功率。

技術領域

本發明涉及在線課程推送技術領域，具體為一種基于大數據的在線課程推送方法。

背景技術

網絡教育是遠程教育的現代化表現，以網絡技術為基礎，結合院校優秀教育資源，將院校最優秀的教師、最好的教學成果傳播到四面八方，學生無論是在近處還是遠方只要擁有網絡及一定的計算機操作能力均可學習知識。網絡教育學習不受時間、空間限制，學生隨時隨地都可以學習，想學哪個課程就學哪個課程，網絡教育一般以在線輔導和面授相結合，在線輔導，通過學生與老師在線授課與學習，同時可以通過平臺進行交流、解答疑問、完成作業、考試等。

但是在現有技術中，不能夠分析用戶對課程的選擇趨勢，導致推送課程的成功率降低。

發明內容

本發明的目的就在于提出一種基于大數據的在線課程推送方法，通過課程獲取單元獲取在線課程并將在線課程標記為推送課程，隨后分析推送課程熱度數據，從而對推薦課程進行篩選，獲取到推送課程熱度數據，通過公式獲取到推薦課程的熱度分析系數Xi，將推薦課程的熱度分析系數Xi與熱度分析閾值進行比較：若推薦課程的熱度分析系數Xi≥熱度分析閾值，則將對應推薦課程標記為選中推薦課程，隨后將選中推薦課程發送至云管理平臺；若推薦課程的熱度分析系數Xi＜熱度分析閾值，則將對應推薦課程標記為排除推薦課程，隨后將排除推薦課程發送至管理人員；云管理平臺接收到選中推薦課程后，將選中推薦課程按照熱度分析系數從大到小的順序進行排序，并將排名第一的選中推薦課程標記為推送課程，隨后將推送課程發送至云管理平臺；對推送課程進行初步篩選，分析用戶對課程的選擇趨勢，提高了推送課程的成功率，從而提高工作效率；

本發明的目的可以通過以下技術方案實現：

一種基于大數據的在線課程推送方法，在線課程推送方法具體步驟如下：

步驟T1、用戶和管理人員通過注冊登錄單元進行注冊，注冊成功后通過手機終端登錄云管理平臺，隨后，通過課程獲取單元獲取推送課程，并將推送課程發送至云管理平臺，云管理平臺對推送課程進行分析；

步驟T2、通過教師篩選單元對推送課程的教師進行分析篩選，通過課程分析單元對課程的質量進行判定，隨后將推送的課程發送至云管理平臺；

步驟T3、云管理平臺接收到推送課程后，對推送的用戶進行篩選，對篩選后的用戶進行在線課程推送。

進一步地，所述課程獲取單元用于獲取在線課程并將在線課程標記為推送課程，隨后分析推送課程熱度數據，從而對推薦課程進行篩選，課程熱度數據包括人數數據、瀏覽數據以及評論數據，人數數據為推薦課程在線平均在線人數與關注人數之和，瀏覽數據為全天對推薦課程進行瀏覽的總人數，評論數據為推薦課程受到的評論總次數，將推送課程標記為i，i＝1，2，……，n，n為正整數，具體分析篩選過程如下：

步驟一、獲取到推薦課程在線平均在線人數與關注人數之和，并將推薦課程在線平均在線人數與關注人數之和標記為Ri；

步驟二、獲取到全天對推薦課程進行瀏覽的總人數，并將全天對推薦課程進行瀏覽的總人數標記為Zi；

步驟三、獲取到推薦課程受到的評論總次數，并將推薦課程受到的評論總次數標記為Pi；