CN108305005A - 学习竞赛中的竞赛对象匹配方法以及装置 - Google Patents
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Abstract
本公开是关于一种学习竞赛中的竞赛对象匹配方法、装置、电子设备以及存储介质，涉及计算机技术领域。该方法包括：根据用户在学习竞赛中设置的参赛状态信息以及参赛形式信息获取用户的学习竞赛习惯信息，根据用户的历史参赛信息获取用户的学习竞赛参与信息，根据所述学习竞赛习惯信息以及学习竞赛参与信息计算并生成用户互动对比指标，在预设所述竞赛覆盖规模中查找与所述用户互动对比指标匹配的对象，并将所述匹配的对象作为所述用户进行学习竞赛的竞赛对象。本公开可以根据学习竞赛中的用户学习竞赛习惯信息以及学习竞赛参与信息自动匹配学习竞赛的竞赛对象。
Description
技术领域
本公开涉及计算机技术领域，具体而言，涉及一种学习竞赛中的竞赛对象匹配方法、装置、电子设备以及计算机可读存储介质。
背景技术
目前，随着多人学习竞赛方式的广泛应用，学习竞赛的方式也变得多种多样，除了顺序匹配式，还有循环匹配式、瑞士赛制等，这些赛制都是通过简单的规则针对单一指标匹配竞赛对象。例如：顺序匹配式可以减少参赛顺序对竞赛的影响，瑞士赛制可以通过多轮竞赛解决竞赛对象实力不均衡的问题。
然而，在实际的竞赛中，每个选手的参赛状态、参赛形式以及历史参赛信息等都是衡量竞赛选手实力的关键信息，只有综合这几种因素考虑，才能匹配到实力均衡的竞赛对象。而上述几种赛制都仅是对选手单一指标提出的解决方案，不能实现对选手的多个竞赛指标综合衡量得出选手的实力。
因此，需要提供一种至少能够解决上述问题的技术方案。
需要说明的是，在上述背景技术部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。
发明内容
本公开的目的在于提供一种学习竞赛中的竞赛对象匹配方法、装置、电子设备以及计算机可读存储介质，进而至少在一定程度上克服由于相关技术的限制和缺陷而导致的一个或者多个问题。
根据本公开的一个方面，提供一种学习竞赛中的竞赛对象匹配方法，包括：
根据用户在学习竞赛中设置的参赛状态信息以及参赛形式信息获取用户的学习竞赛习惯信息；
根据用户的历史参赛信息获取用户的学习竞赛参与信息；
根据所述学习竞赛习惯信息以及学习竞赛参与信息计算并生成用户互动对比指标；
预设竞赛覆盖规模，在所述竞赛覆盖规模中查找与所述用户互动对比指标匹配的对象，并将所述匹配的对象作为所述用户进行学习竞赛的竞赛对象。
在本公开的一种示例性实施例中，根据所述学习竞赛习惯信息以及学习竞赛参与信息计算并生成用户互动对比指标，包括：
根据所有用户的学习竞赛习惯信息以及学习竞赛参与信息建立样本；
统计样本中每个用户的竞赛信息偏差值；
根据所述竞赛信息偏差值获取每个用户的竞赛信息权重值；
根据所述竞赛信息权重值计算生成用户互动对比指标。
在本公开的一种示例性实施例中，所述根据所述学习竞赛习惯信息以及学习竞赛参与信息计算并生成用户互动对比指标，包括：
根据全部用户的学习竞赛习惯信息以及学习竞赛参与信息建立样本，获取所述样本中每个用户的参赛状态信息X、参赛形式信息Y及学习竞赛参与信息Z；
统计样本中每个用户的参赛状态信息偏差值参赛形式信息偏差值及学习竞赛参与信息偏差值
其中，为参赛状态信息平均值、参赛形式信息平均值、学习竞赛参与信息平均值；
分别将所述参赛状态信息偏差值ΔX、参赛形式信息偏差值ΔY及学习竞赛参与信息偏差值ΔZ排序，根据所述排序结果分别在参赛状态信息偏差值-权重值对应表中查找各用户对应的参赛状态信息权重值QX、在参赛形式信息偏差值-权重值对应表查找参赛形式信息权重值QY、在学习竞赛参与信息-权重值对应表中查找学习竞赛参与信息权重值QZ；
计算生成用户互动对比指标W＝X*QX+Y*QY+Z*QZ。
在本公开的一种示例性实施例中，所述根据所述学习竞赛习惯信息以及学习竞赛参与信息计算并生成用户互动对比指标，包括：
根据全部用户的学习竞赛习惯信息以及学习竞赛参与信息建立样本，获取所述样本中每个用户的参赛状态信息X、参赛形式信息Y及学习竞赛参与信息Z；
统计样本中每个用户的参赛状态信息标准差参赛形式信息标准差及学习竞赛参与信息标准差
其中，为参赛状态信息平均值、参赛形式信息平均值、学习竞赛参与信息平均值、参赛状态信息偏差值、参赛形式信息、学习竞赛参与信息、n为样本中用户数；
计算参赛状态信息权重值参赛形式信息权重值及学习竞赛参与信息权重值
计算生成用户互动对比指标W＝QX+QY+QZ。
在本公开的一种示例性实施例中，所述学习竞赛参与信息包括：历史参赛分数、历史参赛频率、历史参赛强度中的至少一项。
在本公开的一种示例性实施例中，在所述竞赛覆盖规模中查找与所述用户互动对比指标匹配的对象，并将所述匹配的对象作为所述用户进行学习竞赛的竞赛对象，包括：
将所述用户互动对比指标差值最小的用户作为所述用户进行学习竞赛的竞赛对象。
在本公开的一种示例性实施例中，在所述竞赛覆盖规模中查找与所述用户互动对比指标匹配的对象，并将所述匹配的对象作为所述用户进行学习竞赛的竞赛对象，包括：
将与所述用户互动对比指标匹配的对象推送至所述用户的学习竞赛的显示界面，以使所述对象作为所述用户的竞赛对象。
在本公开的一种示例性实施例中，在所述竞赛覆盖规模中查找与所述用户互动对比指标匹配的对象，并将所述匹配的对象作为所述用户进行学习竞赛的竞赛对象，包括：
将与所述用户互动对比指标匹配到的多个对象推送至多个用户的学习竞赛的显示界面；
在接收到所述用户的选取指令后，根据所述用户的选取指令为所述用户分配对应的竞赛对象。
在本公开的一种示例性实施例中，在所述竞赛覆盖规模中查找与所述用户互动对比指标匹配的对象，并将所述匹配的对象作为所述用户进行学习竞赛的竞赛对象，包括：
将与所述用户互动对比指标匹配到的多个对象推送至所述用户的学习竞赛的显示界面；
在接收到任意用户发送的分组指令后，根据所述分组指令向所述多个对象发生分组请求；
在接收到所述多个对象的回应信息后，根据所述回应信息确定是否满足分组条件，若满足，对所述用户以及多个对象进行分组竞赛对象的分配。
在本公开的一个方面，提供一种学习竞赛中的竞赛对象匹配装置，包括：
第一信息获取单元，用于根据用户在学习竞赛中设置的参赛状态信息以及参赛形式信息获取用户的学习竞赛习惯信息；
第二信息获取单元，用于根据用户的历史参赛信息获取用户的学习竞赛参与信息；
对比指标生成单元，用于根据所述学习竞赛习惯信息以及学习竞赛参与信息计算并生成用户互动对比指标；
自动匹配单元，用于预设竞赛覆盖规模，在所述竞赛覆盖规模中查找与所述用户互动对比指标匹配的对象，并将所述匹配的对象作为所述用户进行学习竞赛的竞赛对象。
在本公开的一个方面，提供一种电子设备，包括：
处理器；以及
存储器，所述存储器上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被所述处理器执行时实现根据上述任意一项所述的方法。
在本公开的一个方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现根据上述任意一项所述的方法。
本公开的示例性实施例中的学习竞赛中的竞赛对象匹配方法，根据用户在学习竞赛中设置的参赛状态信息以及参赛形式信息获取用户的学习竞赛习惯信息，根据用户的历史参赛信息获取用户的学习竞赛参与信息，根据所述学习竞赛习惯信息以及学习竞赛参与信息计算并生成用户互动对比指标，在预设所述竞赛覆盖规模中查找与所述用户互动对比指标匹配的对象，并将所述对象与所述用户进行学习竞赛的自动匹配。由于上述方法中用户互动对比指标的计算可以统计用户参赛状态信息、参赛形式信息以及学习竞赛参与信息等用户多个竞赛信息，计算出用户的综合竞赛实力，更贴合用户真实的竞赛水平，所以通过用户互动对比指标匹配的竞赛对象也使比赛更加公正，使用户在学习竞赛中得到更大提升。
应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。
附图说明
通过参照附图来详细描述其示例实施例，本公开的上述和其它特征及优点将变得更加明显。
图1示出了根据本公开一示例性实施例的学习竞赛中的竞赛对象匹配方法的流程图；
图2示出了根据本公开一示例性实施例的学习竞赛中的竞赛对象单人匹配方式的示意图；
图3示出了根据本公开一示例性实施例的学习竞赛中的竞赛对象多人匹配方式的示意图；
图4示出了根据本公开一示例性实施例的学习竞赛中的竞赛对象组队匹配方式的示意图；
图5示出了根据本公开一示例性实施例的学习竞赛中的竞赛对象匹配装置的示意框图；
图6示意性示出了根据本公开一示例性实施例的电子设备的框图；以及
图7示意性示出了根据本公开一示例性实施例的计算机可读存储介质的示意图。
具体实施方式
现在将参考附图更全面地描述示例实施例。然而，示例实施例能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的实施例；相反，提供这些实施例使得本公开将全面和完整，并将示例实施例的构思全面地传达给本领域的技术人员。在图中相同的附图标记表示相同或类似的部分，因而将省略对它们的重复描述。
此外，所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施例中。在下面的描述中，提供许多具体细节从而给出对本公开的实施例的充分理解。然而，本领域技术人员将意识到，可以实践本公开的技术方案而没有所述特定细节中的一个或更多，或者可以采用其它的方法、组元、材料、装置、步骤等。在其它情况下，不详细示出或描述公知结构、方法、装置、实现、材料或者操作以避免模糊本公开的各方面。
附图中所示的方框图仅仅是功能实体，不一定必须与物理上独立的实体相对应。即，可以采用软件形式来实现这些功能实体，或在一个或多个软件硬化的模块中实现这些功能实体或功能实体的一部分，或在不同网络和/或处理器装置和/或微控制器装置中实现这些功能实体。
在本示例实施例中，首先提供了一种学习竞赛中的竞赛对象匹配方法，可以应用于手机、Pad、计算机等电子设备；参考图1中所示，该学习竞赛中的竞赛对象匹配方法可以包括以下步骤：
步骤S110.根据用户在学习竞赛中设置的参赛状态信息以及参赛形式信息获取用户的学习竞赛习惯信息；
步骤S120.根据用户的历史参赛信息获取用户的学习竞赛参与信息；
步骤S130.根据所述学习竞赛习惯信息以及学习竞赛参与信息计算并生成用户互动对比指标；
步骤S140.预设竞赛覆盖规模，在所述竞赛覆盖规模中查找与所述用户互动对比指标匹配的对象，并将所述对象与所述用户进行学习竞赛的自动撮合。
根据本示例实施例中的学习竞赛中的竞赛对象匹配方法，由于所述方法中用户互动对比指标的计算可以统计用户参赛状态信息、参赛形式信息以及学习竞赛参与信息等用户多个竞赛信息，计算出用户的综合竞赛实力，更贴合用户真实的竞赛水平，所以通过用户互动对比指标匹配的竞赛对象也使比赛更加公正，使用户在学习竞赛中得到更大提升。
下面，将对本示例实施例中的学习竞赛中的竞赛对象匹配方法进行进一步的说明。
在步骤S110中，可以根据用户在学习竞赛中设置的参赛状态信息以及参赛形式信息获取用户的学习竞赛习惯信息；
本示例实施方式中，所述用户也就是学习竞赛中的参赛选手，例如学生等。可以通过用户在学习竞赛中的初始设置、进入竞赛前的参赛设置或累计统计设置等，获取用户的学习竞赛习惯信息，所述学习竞赛习惯信息可以是参赛状态信息、参赛形式信息获取用户的一种或多种。例如，参赛状态信息可以是用户的年龄、年级、参赛次数等；所述参赛形式信息可以是用户选择的单人对决赛制，或者组队参赛的设置信息等。
在步骤S120中，可以根据用户的历史参赛信息获取用户的学习竞赛参与信息；
本示例实施方式中，学习竞赛参与信息包括：历史参赛分数、历史参赛频率、历史参赛强度中的至少一项，这些都是用户的历史参赛信息。例如，历史参赛分数可以是用户每次竞赛分数的总和或平均分数，也可以是用户某时间段内的参赛分数；所述历史参赛频率可以是用户所有参赛形式的参赛频率，也可以是用户不同参赛形式的参赛频率；历史参赛强度可以是用户竞赛等级的区别度，也可以是用户单一科目的对比分数值，或者为用户每次参与竞赛的时间等。
在步骤S130中，可以根据所述学习竞赛习惯信息以及学习竞赛参与信息计算并生成用户互动对比指标；
本示例实施方式中，根据所述学习竞赛习惯信息以及学习竞赛参与信息计算并生成用户互动对比指标，包括：根据所有用户的学习竞赛习惯信息以及学习竞赛参与信息建立样本；统计样本中每个用户的竞赛信息偏差值；根据所述竞赛信息偏差值获取每个用户的竞赛信息权重值；根据所述竞赛信息权重值计算生成用户互动对比指标。所述根据所有用户的学习竞赛习惯信息以及学习竞赛参与信息建立的样本，包含竞赛中的全体用户，并在有新的竞赛用户加入时，对样本进行重新统计计算；所述竞赛信息偏差值为每个用户竞赛信息与所述用户竞赛信息平均值的差值；所述竞赛信息权重值由竞赛信息偏差值计算得出，代表每个竞赛信息在用户互动对比指标中所占权重。
本示例实施方式中，所述根据所述学习竞赛习惯信息以及学习竞赛参与信息计算并生成用户互动对比指标，包括：根据全部用户的学习竞赛习惯信息以及学习竞赛参与信息建立样本，获取所述样本中每个用户的参赛状态信息X、参赛形式信息Y及学习竞赛参与信息Z；统计样本中每个用户的参赛状态信息偏差值参赛形式信息偏差值Δ及学习竞赛参与信息偏差值其中，为参赛状态信息平均值、参赛形式信息平均值、学习竞赛参与信息平均值；分别将所述参赛状态信息偏差值ΔX、参赛形式信息偏差值ΔY及学习竞赛参与信息偏差值ΔZ排序，根据所述排序结果分别在参赛状态信息偏差值-权重值对应表中查找各用户对应的参赛状态信息权重值QX、在参赛形式信息偏差值-权重值对应表查找参赛形式信息权重值QY、在学习竞赛参与信息-权重值对应表中查找学习竞赛参与信息权重值QZ；计算生成用户互动对比指标W＝X*QX+Y*QY+Z*QZ。上述计算用户互动对比指标的方法的特点是通过查表法来计算得出用户互动对比指标，既能代表用户的综合水平，又能通过在竞赛信息偏差值-权重值对应表中预设不同的权重值来体现不同竞赛信息在竞赛中的重要性。举例而言：
在某次数学学习竞赛中，参赛状态信息为用户参赛次数，参赛形式信息为用户参赛组队信息，学习竞赛参与信息为用户上次竞赛分数，共有A、B、C、D共4个学生参赛，表1为所述4个参赛学生的参赛信息为：
| 参赛次数 | 组队信息 | 上次竞赛分数 | |
| A | 19次 | 2人 | 91分 |
| B | 12次 | 2人 | 88分 |
| C | 13次 | 1人 | 89分 |
| D | 11次 | 1人 | 89分 |
表1
若以参赛状态信息也就是所述学习竞赛中用户参赛次数为主要参考因素时，首先计算参赛状态信息偏差值ΔX并排序，根据所述排序结果分别在参赛状态信息偏差值-权重值对应表中查找各用户对应的参赛状态信息权重值QX，所述计算过程如表2所示：
| 学生 | X排序 | X分数(分) | X权重值 |
| C | 1 | 13 | 1.4 |
| B | 2 | 12 | 1.2 |
| D | 3 | 11 | 1 |
| A | 4 | 19 | 0.8 |
表2
再次计算参赛形式信息偏差值ΔY并排序，根据所述排序结果分别在参赛形式信息偏差值-权重值对应表中查找各用户对应的参赛形式信息权重值QY，所述计算过程如表3所示：
| 学生 | Y排序 | Y组队(人) | Y权重值 |
| C | 1 | 1 | 0.1 |
| B | 2 | 2 | 0.1 |
| D | 3 | 1 | 0.1 |
| A | 4 | 2 | 0.1 |
表3
最后计算学习竞赛参与信息偏差值ΔZ并排序，根据所述排序结果分别在学习竞赛参与信息偏差值-权重值对应表中查找各用户对应的参赛形式信息权重值QZ，所述计算过程如表4所示：
| 学生 | Z排序 | Z分数(分) | Z权重值 |
| C | 1 | 89 | 0.83 |
| D | 2 | 89 | 0.82 |
| B | 3 | 88 | 0.81 |
| A | 4 | 91 | 0.80 |
表4
经过上述3次计算，分别查表得出了所述参赛状态信息权重值QX、参赛形式信息权重值QY及学习竞赛参与信息权重值QZ,则代入用户互动对比指标计算公式W＝X*QX+Y*QY+Z*QZ计算出以参赛状态信息也就是所述学习竞赛中用户参赛次数为主要参考因素时4个学生互动对比指标W分别为表5所示：
| 学生 | 互动对比指标W |
| A | 88.20 |
| B | 85.88 |
| C | 92.17 |
| D | 84.08 |
表5
若以参赛形式信息也就是所述学习竞赛中用户参赛组队信息为主要参考因素时，保持参赛状态信息权重值QX及学习竞赛参与信息权重值QZ的查表方法不变,重新计算参赛形式信息偏差值ΔY并排序，根据所述排序结果分别在参赛形式信息偏差值-权重值对应表中查找各用户对应的参赛形式信息权重值QY，所述计算过程如表6所示：
| 学生 | Y排序 | Y组队(人) | Y权重值 |
| C | 1 | 1 | 1000 |
| B | 2 | 2 | 1000 |
| D | 3 | 1 | 1000 |
| A | 4 | 2 | 1000 |
表6
经过上述以参赛形式信息也就是所述学习竞赛中用户参赛组队信息为主要参考因素时的计算结果，使用新的参赛形式信息权重值QY,代入用户互动对比指标计算公式W＝X*QX+Y*QY+Z*QZ计算出以参赛形式信息也就是所述学习竞赛中用户参赛组队信息为主要参考因素时，4个学生互动对比指标W分别为表7所示：
| 学生 | 互动对比指标W |
| A | 2088.00 |
| B | 2085.68 |
| C | 1082.07 |
| D | 1083.98 |
表7
由上述计算过程可知，本实施方式中所述通过查表生成用户互动对比指标的方法可以通过实现更改预设参赛信息权重值的方式在来体现不同参赛信息的重要性。
本示例实施方式中，根据所述学习竞赛习惯信息以及学习竞赛参与信息计算并生成用户互动对比指标，包括：根据全部用户的学习竞赛习惯信息以及学习竞赛参与信息建立样本，获取所述样本中每个用户的参赛状态信息X、参赛形式信息Y及学习竞赛参与信息Z；统计样本中每个用户的参赛状态信息标准差参赛形式信息标准差及学习竞赛参与信息标准差 其中，为参赛状态信息平均值、参赛形式信息平均值、学习竞赛参与信息平均值、参赛状态信息偏差值、参赛形式信息、学习竞赛参与信息、n为样本中用户数；计算参赛状态信息权重值参赛形式信息权重值及学习竞赛参与信息权重值计算生成用户互动对比指标W＝QX+QY+QZ。上述计算用户互动对比指标的方法的特点是通过标准差来计算得出用户互动对比指标，既能全面代表用户的综合水平，又能实现样本中多指标中某单一指标明显与平均水平相差较大的用户的实力衡量计算。举例而言：
在某次外语学习竞赛中，参赛状态信息为参赛用户年龄，参赛形式信息为用户参赛组队信息，学习竞赛参与信息为用户历史平均竞赛分数，共有E、F、G、H共4个学生参赛，表8为所述4个参赛学生的参赛信息为：
| X年龄 | Y组队信息 | Z历史平均分 | |
| E | 15岁 | 1人 | 86分 |
| F | 20岁 | 1人 | 71分 |
| G | 21岁 | 1人 | 80分 |
| H | 50岁 | 1人 | 69分 |
表8
分别计算参赛状态信息标准差也就是年龄标准差为σX＝15.89、参赛形式信息标准差也就是组队信息标准差σY＝0、学习竞赛参与信息标准差也就是历史平均分标准差σZ＝7.94，将上述参赛信息标准差对应代入参赛状态信息权重值公式、参赛形式信息权重值公式、学习竞赛参与信息权重值公式及生成用户互动对比指标W＝QX+QY+QZ，计算得出E、F、G、H的各参赛信息权重值及用户互动对比指标W为表9所示：
表9
由于H用户参赛状态信息中的年龄和其它用户相差较大，如果使用别的方法，并不能权衡各参赛信息，实现对他实力的综合衡量。由上述计算过程可知，本实施方式中所述通过计算标准差生成用户互动对比指标的方法可以实现衡量多指标中某单一指标明显与平均水平相差较大的用户的实力。
在步骤S140中，可以预设竞赛覆盖规模，在所述竞赛覆盖规模中查找与所述用户互动对比指标匹配的对象，并将所述对象与所述用户进行学习竞赛的自动撮合。
本示例实施方式中，在所述竞赛覆盖规模中查找与所述用户互动对比指标匹配的对象，并将所述匹配的对象作为所述用户进行学习竞赛的竞赛对象，包括：将所述用户互动对比指标差值最小的用户作为所述用户进行学习竞赛的竞赛对象。
以上述“某次数学学习竞赛”为例，当以参赛状态信息也就是所述学习竞赛中用户参赛次数为主要参考因素时，分别根据A、B、C、D4个学生互动对比指标W，与最大互动对比指标WC差值最小的为互动对比指标WA，所以可以将学生A与C匹配为学习竞赛的竞赛对象，同理可将将学生B与D匹配为学习竞赛的竞赛对象；当以参赛形式信息也就是所述学习竞赛中用户参赛组队信息为主要参考因素时，分别根据A、B、C、D4个学生互动对比指标W，与最大互动对比指标WA差值最小的为互动对比指标WB，所以可以将学生A与B匹配为学习竞赛的竞赛对象，同理可将将学生C与D匹配为学习竞赛的竞赛对象。由上述计算过程可以看出，通过查表生成用户互动对比指标的方法可以通过实现更改预设参赛信息权重值的方式在来体现不同参赛信息的重要性。
以上述“某次外语学习竞赛”为例，分别根据E、F、G、H4个学生互动对比指标W，与最大互动对比指标WD差值最小的为互动对比指标WA，所以可以将学生D与A匹配为学习竞赛的竞赛对象，同理可将将学生B与C匹配为学习竞赛的竞赛对象。由上述计算过程可以看出，通过计算标准差生成用户互动对比指标的方法可以实现衡量多指标中某单一指标明显与平均水平相差较大的用户的实力。
本示例实施方式中，如图2所示在所述竞赛覆盖规模中查找与所述用户互动对比指标匹配的对象，并将所述匹配的对象作为所述用户进行学习竞赛的竞赛对象，包括：将与所述用户互动对比指标匹配的对象推送至所述用户的学习竞赛的显示界面，以使所述对象作为所述用户的竞赛对象。进一步的，用户可以选择所述匹配竞赛对象进行下一步比赛，也可以拒绝所述匹配竞赛对象进行下一步比赛，放弃次轮比赛或申请重新分配竞赛对象。
本示例实施方式中，如图3所示在所述竞赛覆盖规模中查找与所述用户互动对比指标匹配的对象，并将所述匹配的对象作为所述用户进行学习竞赛的竞赛对象，包括：将与所述用户互动对比指标匹配到的多个对象推送至多个用户的学习竞赛的显示界面；在接收到所述用户的选取指令后，根据所述用户的选取指令为所述用户分配对应的竞赛对象。在用户选择所述匹配到的多个对象中的一个对象作为竞赛对象后，将所述多个对象中的其余用户重新纳入样本中再统计。
本示例实施方式中，如图4所示在所述竞赛覆盖规模中查找与所述用户互动对比指标匹配的对象，并将所述匹配的对象作为所述用户进行学习竞赛的竞赛对象，包括：将与所述用户互动对比指标匹配到的多个对象推送至所述用户的学习竞赛的显示界面；在接收到任意用户发送的分组指令后，根据所述分组指令向所述多个对象发生分组请求；在接收到所述多个对象的回应信息后，根据所述回应信息确定是否满足分组条件，若满足，对所述用户以及多个对象进行分组竞赛对象的分配。
所述参赛信息中的参赛形式信息包含用户组队信息，当确认用户选择多人组队竞赛，且样本中用户数大于组队人数时，优先相应分组请求，可以大幅提高参赛形式信息的权重值，实现快速组队的目的；也可以相应提高参赛形式信息的权重值，既实现快速组队，又能使队伍中每个用户实力更匹配。
需要说明的是，尽管在附图中以特定顺序描述了本公开中方法的各个步骤，但是，这并非要求或者暗示必须按照该特定顺序来执行这些步骤，或是必须执行全部所示的步骤才能实现期望的结果。附加的或备选的，可以省略某些步骤，将多个步骤合并为一个步骤执行，以及/或者将一个步骤分解为多个步骤执行等。
此外，在本示例实施例中，还提供了一种学习竞赛中的竞赛对象匹配装置。参照图5所示，该学习竞赛中的竞赛对象匹配装置200可以包括：第一信息获取单元210、第二信息获取单元220、对比指标生成单元230以及自动匹配单元240。其中：
第一信息获取单元210，用于根据用户在学习竞赛中设置的参赛状态信息以及参赛形式信息获取用户的学习竞赛习惯信息；
第二信息获取单元220，用于根据用户的历史参赛信息获取用户的学习竞赛参与信息；
对比指标生成单元230，用于根据所述学习竞赛习惯信息以及学习竞赛参与信息计算并生成用户互动对比指标；
自动匹配单元240，用于预设竞赛覆盖规模，在所述竞赛覆盖规模中查找与所述用户互动对比指标匹配的对象，并将所述匹配的对象作为所述用户进行学习竞赛的竞赛对象。
上述中各学习竞赛中的竞赛对象匹配装置模块的具体细节已经在对应的学习竞赛中的竞赛对象匹配方法中进行了详细的描述，因此此处不再赘述。
应当注意，尽管在上文详细描述中提及了学习竞赛中的竞赛对象匹配装置200的若干模块或者单元，但是这种划分并非强制性的。实际上，根据本公开的实施方式，上文描述的两个或更多模块或者单元的特征和功能可以在一个模块或者单元中具体化。反之，上文描述的一个模块或者单元的特征和功能可以进一步划分为由多个模块或者单元来具体化。
此外，在本公开的示例性实施例中，还提供了一种能够实现上述方法的电子设备。
所述技术领域的技术人员能够理解，本发明的各个方面可以实现为系统、方法或程序产品。因此，本发明的各个方面可以具体实现为以下形式，即：完全的硬件实施例、完全的软件实施例(包括固件、微代码等)，或硬件和软件方面结合的实施例，这里可以统称为“电路”、“模块”或“系统”。
下面参照图6来描述根据本发明的这种实施例的电子设备300。图3显示的电子设备300仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图3所示，电子设备300以通用计算设备的形式表现。电子设备300的组件可以包括但不限于：上述至少一个处理单元310、上述至少一个存储单元320、连接不同系统组件(包括存储单元320和处理单元310)的总线330、显示单元340。
其中，所述存储单元存储有程序代码，所述程序代码可以被所述处理单元310执行，使得所述处理单元310执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本发明各种示例性实施例的步骤。例如，所述处理单元310可以执行如图1中所示的步骤S110至步骤S140。
存储单元320可以包括易失性存储单元形式的可读介质，例如随机存取存储单元(RAM)3201和/或高速缓存存储单元3202，还可以进一步包括只读存储单元(ROM)3203。
存储单元320还可以包括具有一组(至少一个)程序模块3205的程序/实用工具3204，这样的程序模块3205包括但不限于：操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。
总线330可以为表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储单元总线或者存储单元控制器、外围总线、图形加速端口、处理单元或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。
电子设备300也可以与一个或多个外部设备370(例如键盘、指向设备、蓝牙设备等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该电子设备300交互的设备通信，和/或与使得该电子设备300能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如路由器、调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口350进行。并且，电子设备300还可以通过网络适配器360与一个或者多个网络(例如局域网(LAN)，广域网(WAN)和/或公共网络，例如因特网)通信。如图所示，网络适配器360通过总线330与电子设备300的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合电子设备300使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、RAID系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。
通过以上的实施例的描述，本领域的技术人员易于理解，这里描述的示例实施例可以通过软件实现，也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此，根据本公开实施例的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是CD-ROM，U盘，移动硬盘等)中或网络上，包括若干指令以使得一台计算设备(可以是个人计算机、服务器、终端装置、或者网络设备等)执行根据本公开实施例的方法。
在本公开的示例性实施例中，还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有能够实现本说明书上述方法的程序产品。在一些可能的实施例中，本发明的各个方面还可以实现为一种程序产品的形式，其包括程序代码，当所述程序产品在终端设备上运行时，所述程序代码用于使所述终端设备执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本发明各种示例性实施例的步骤。
参考图7所示，描述了根据本发明的实施例的用于实现上述方法的程序产品400，其可以采用便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)并包括程序代码，并可以在终端设备，例如个人电脑上运行。然而，本发明的程序产品不限于此，在本文件中，可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。
所述程序产品可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以为但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。
计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了可读程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。可读信号介质还可以是可读存储介质以外的任何可读介质，该可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。
可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于无线、有线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。
可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本发明操作的程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、C++等，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中，远程计算设备可以通过任意种类的网络，包括局域网(LAN)或广域网(WAN)，连接到用户计算设备，或者，可以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
此外，上述附图仅是根据本发明示例性实施例的方法所包括的处理的示意性说明，而不是限制目的。易于理解，上述附图所示的处理并不表明或限制这些处理的时间顺序。另外，也易于理解，这些处理可以是例如在多个模块中同步或异步执行的。
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本公开的其他实施例。本申请旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由权利要求指出。
应当理解的是，本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本公开的范围仅由所附的权利要求来限。
Claims (12)
1.一种学习竞赛中的竞赛对象匹配方法，其特征在于，所述方法包括：
根据用户在学习竞赛中设置的参赛状态信息以及参赛形式信息获取用户的学习竞赛习惯信息；
根据用户的历史参赛信息获取用户的学习竞赛参与信息；
根据所述学习竞赛习惯信息以及学习竞赛参与信息计算并生成用户互动对比指标；
预设竞赛覆盖规模，在所述竞赛覆盖规模中查找与所述用户互动对比指标匹配的对象，并将所述匹配的对象作为所述用户进行学习竞赛的竞赛对象。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述学习竞赛习惯信息以及学习竞赛参与信息计算并生成用户互动对比指标，包括：
根据所有用户的学习竞赛习惯信息以及学习竞赛参与信息建立样本；
统计样本中每个用户的竞赛信息偏差值；
根据所述竞赛信息偏差值获取每个用户的竞赛信息权重值；
根据所述竞赛信息权重值计算生成用户互动对比指标。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述学习竞赛习惯信息以及学习竞赛参与信息计算并生成用户互动对比指标，包括：
根据全部用户的学习竞赛习惯信息以及学习竞赛参与信息建立样本，获取所述样本中每个用户的参赛状态信息X、参赛形式信息Y及学习竞赛参与信息Z；
统计样本中每个用户的参赛状态信息偏差值参赛形式信息偏差值及学习竞赛参与信息偏差值
其中，为参赛状态信息平均值、参赛形式信息平均值、学习竞赛参与信息平均值；
分别将所述参赛状态信息偏差值ΔX、参赛形式信息偏差值ΔY及学习竞赛参与信息偏差值ΔZ排序，根据排序结果分别在参赛状态信息偏差值-权重值对应表中查找各用户对应的参赛状态信息权重值QX、在参赛形式信息偏差值-权重值对应表查找参赛形式信息权重值QY、在学习竞赛参与信息-权重值对应表中查找学习竞赛参与信息权重值QZ；
计算生成用户互动对比指标W＝X*QX+Y*QY+Z*QZ。
4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述学习竞赛习惯信息以及学习竞赛参与信息计算并生成用户互动对比指标，包括：
根据全部用户的学习竞赛习惯信息以及学习竞赛参与信息建立样本，获取所述样本中每个用户的参赛状态信息X、参赛形式信息Y及学习竞赛参与信息Z；
统计样本中每个用户的参赛状态信息标准差参赛形式信息标准差及学习竞赛参与信息标准差
其中，为参赛状态信息平均值、参赛形式信息平均值、学习竞赛参与信息平均值、参赛状态信息偏差值、参赛形式信息、学习竞赛参与信息、n为样本中用户数；
计算参赛状态信息权重值参赛形式信息权重值及学习竞赛参与信息权重值
计算生成用户互动对比指标W＝QX+QY+QZ。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述学习竞赛参与信息包括：历史参赛分数、历史参赛频率、历史参赛强度中的至少一项。
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述竞赛覆盖规模中查找与所述用户互动对比指标匹配的对象，并将所述匹配的对象作为所述用户进行学习竞赛的竞赛对象，包括：
将所述用户互动对比指标差值最小的用户作为所述用户进行学习竞赛的竞赛对象。
7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述竞赛覆盖规模中查找与所述用户互动对比指标匹配的对象，并将所述匹配的对象作为所述用户进行学习竞赛的竞赛对象，包括：
将与所述用户互动对比指标匹配的对象推送至所述用户的学习竞赛的显示界面，以使所述对象作为所述用户的竞赛对象。
8.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述竞赛覆盖规模中查找与所述用户互动对比指标匹配的对象，并将所述匹配的对象作为所述用户进行学习竞赛的竞赛对象，包括：
将与所述用户互动对比指标匹配到的多个对象推送至多个用户的学习竞赛的显示界面；
在接收到所述用户的选取指令后，根据所述用户的选取指令为所述用户分配对应的竞赛对象。
9.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述竞赛覆盖规模中查找与所述用户互动对比指标匹配的对象，并将所述匹配的对象作为所述用户进行学习竞赛的竞赛对象，包括：
将与所述用户互动对比指标匹配到的多个对象推送至所述用户的学习竞赛的显示界面；
在接收到任意用户发送的分组指令后，根据所述分组指令向所述多个对象发生分组请求；
在接收到所述多个对象的回应信息后，根据所述回应信息确定是否满足分组条件，若满足，对所述用户以及多个对象进行分组竞赛对象的分配。
10.一种学习竞赛中的竞赛对象匹配装置，其特征在于，所述装置包括：
第一信息获取单元，用于根据用户在学习竞赛中设置的参赛状态信息以及参赛形式信息获取用户的学习竞赛习惯信息；
第二信息获取单元，用于根据用户的历史参赛信息获取用户的学习竞赛参与信息；
对比指标生成单元，用于根据所述学习竞赛习惯信息以及学习竞赛参与信息计算并生成用户互动对比指标；
自动匹配单元，用于预设竞赛覆盖规模，在所述竞赛覆盖规模中查找与所述用户互动对比指标匹配的对象，并将所述匹配的对象作为所述用户进行学习竞赛的竞赛对象。
11.一种电子设备，其特征在于，包括
处理器；以及
存储器，所述存储器上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被所述处理器执行时实现根据权利要求1至9中任一项所述的方法。
12.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现根据权利要求1至9中任一项所述方法。
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