CN111445366A - 一种基于人工智能的在线教育资源管理系统及其推荐方法 - Google Patents
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Abstract
一种基于人工智能的在线教育资源管理系统，涉及在线教育应用技术领域，该系统包括抓取模块、比较模块及推荐模块，所述的抓取模块与比较模块连接，比较模块与推荐模块连接，通过推荐模块中的用户端及资源端的分析及整合，能够实现对用户兴趣及身边好友的使用习惯进行采集同时还可以对关联性进行进一步采集，然后通过比较模块中的对比模块及融合模块对采集的数据进行融合，可以制定出使用者的习惯界面及习惯方式，从而实现真正的帮助客户，给使用者解决使用问题。
Description
技术领域
本发明涉及在线教育应用技术领域，具体涉及一种基于人工智能的在线教育资源管理系统及其推荐方法。
背景技术
现有的在线教育系统，学习者可以使用计算设备来查看和与在线教育平台提供的课程材料交互。在线教育平台可以通过他们的设备对学习者所采取的评价进行评分，然后，根据结果，教师可能希望修改或改变问题和/或答案以使评估更好。
此外现有的教育系统不能对用户的使用习惯做出相应的调整，不能够做到每个使用者不同的定义，由于使用者的使用习惯及使用需求的不同，故需要一款根据使用者的需求的一款智能教育系统，为了解决上述技术问题，特提出了一种新的技术方案。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于人工智能的在线教育资源管理系统及其推荐方法，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：一种基于人工智能的在线教育资源管理系统，该系统包括抓取模块、比较模块及推荐模块，所述的抓取模块与比较模块连接，比较模块与推荐模块连接。
所述的抓取模块包括媒体数据抓取模块及教育数据抓取模块，抓取模块同时对两个数据进行抓取。
所述的抓取模块还包括识别模块及资源模块。
所述的识别模块包括传播模块、判断识别模块及信息判断模块。
所述的资源模块包括信息增强模块及模型建立模块及信息采集模块。
所述的信息采集模块包括录播设备。
所述的比较模块包括抽取模块、融合模块及对比模块。
所述的推荐模块包括资源端及用户端，所述的资源端包括感兴趣用户、好友分析及交互分析；所述的用户端包括整合列表、关联分析及详细分析。
所述的交叉分析包括网页分析、文本分析及链接分析。
一种基于人工智能的在线教育资源管理推荐方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：
步骤一、通过录播设备对教学信息进行录播，通过信息采集模块进行上传，同时对模型进行建立；
步骤二、通过识别模块对上传的教学信息进行识别，在识别的过程中对信息进行判定类别、判断新型真实性同时对教学信息进行抓取；
步骤三、通过抓取模块对信息进行抓取之后，再通过比较模块对抓取的信息进行抽取，将视频信息与文字新型进行融合，同时做到对比差异度的效果；
步骤四，对比完成的信息通过推荐模块进行推荐，同时对资源端及客户端进行推荐，资源端中会产生感兴趣的用户，同时能够对资源端中的用户好友进行分析，也可以通过该用户进行推荐好友，通过交叉分析网页、文本及链接，来完善推荐模块，同时用户端也可以实现详细整合列表及关联性的分析，此时会列出详细的分析数据。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：通过推荐模块中的用户端及资源端的分析及整合，能够实现对用户兴趣及身边好友的使用习惯进行采集同时还可以对关联性进行进一步采集，然后通过比较模块中的对比模块及融合模块对采集的数据进行融合，可以制定出使用者的习惯界面及习惯方式，从而实现真正的帮助客户，给使用者解决使用问题。
附图说明
图1为本发明框架图；
图2为本发明录播设备结构示意图。
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。
请参阅各图，本发明提供一种技术方案：一种基于人工智能的在线教育资源管理系统，该系统包括抓取模块、比较模块及推荐模块，所述的抓取模块与比较模块连接，比较模块与推荐模块连接。
所述的抓取模块包括媒体数据抓取模块及教育数据抓取模块，抓取模块同时对两个数据进行抓取。
所述的抓取模块还包括识别模块及资源模块。
所述的识别模块包括传播模块、判断识别模块及信息判断模块。
所述的资源模块包括信息增强模块及模型建立模块及信息采集模块。
所述的信息采集模块包括录播设备。
所述的比较模块包括抽取模块、融合模块及对比模块。
所述的推荐模块包括资源端及用户端，所述的资源端包括感兴趣用户、好友分析及交互分析；所述的用户端包括整合列表、关联分析及详细分析。
所述的交叉分析包括网页分析、文本分析及链接分析。
一种基于人工智能的在线教育资源管理推荐方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：
步骤一、通过录播设备对教学信息进行录播，通过信息采集模块进行上传，同时对模型进行建立；
步骤二、通过识别模块对上传的教学信息进行识别，在识别的过程中对信息进行判定类别、判断新型真实性同时对教学信息进行抓取；
步骤三、通过抓取模块对信息进行抓取之后，再通过比较模块对抓取的信息进行抽取，将视频信息与文字新型进行融合，同时做到对比差异度的效果；
步骤四，对比完成的信息通过推荐模块进行推荐，同时对资源端及客户端进行推荐，资源端中会产生感兴趣的用户，同时能够对资源端中的用户好友进行分析，也可以通过该用户进行推荐好友，通过交叉分析网页、文本及链接，来完善推荐模块，同时用户端也可以实现详细整合列表及关联性的分析，此时会列出详细的分析数据。
不仅如此，此装置中的录播设备包括支撑装置1、伸缩杆A2、机箱3、伸缩杆B4、横板5、固定板6、后挡板7、滑动轨8、移动板9、压簧10、挡板11及支杆12，所述的支撑装置与1伸缩杆A2一端连接，伸缩杆A2另一端与机箱3连接，机箱3顶部设有伸缩杆B4，伸缩杆B4上设有横板5，横板5上设有支杆12，支杆12与后挡板7连接，后挡板7一端设有固定板6，后挡板7另一端设有滑动轨8，滑动轨8上设有移动板9且两者的连接方式为滑动连接，滑动轨8与挡板11连接，挡板11与压簧10一端连接，压簧10另一端与移动板9连接。
此录播设备在使用的过程中，可以通过移动板9进行移动，使手机、平板或其他的录播装置放置到移动板9与固定板6之间，然后通过压簧10的压紧作用，使其进行压紧，能够有效的避免装置掉落，同时可以通过伸缩杆A2及伸缩杆B4进行高度调节，能够保证高度问题，在使用的过程中，也能够更加满足使用者的需求，同时，此设备还设置了机箱3，通过机箱3可以使用线性或无线与手机、平板或其他的设备进行连接，使数据可以进行储存，同时也能够实现快速的传输，给使用者带来诸多方便。
此系统通过推荐模块中的用户端及资源端的分析及整合，能够实现对用户兴趣及身边好友的使用习惯进行采集同时还可以对关联性进行进一步采集，然后通过比较模块中的对比模块及融合模块对采集的数据进行融合，可以制定出使用者的习惯界面及习惯方式，从而实现真正的帮助客户，给使用者解决使用问题。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“同轴”、“底部”、“一端”、“顶部”、“中部”、“另一端”、“上”、“一侧”、“顶部”、“内”、“前部”、“中央”、“两端”等指示的方位或位置关系为基于附图所述的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
在本发明中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“设置”、“连接”、“固定”、“旋接”等术语应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或成一体；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系，除非另有明确的限定，对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
Claims (10)
1.一种基于人工智能的在线教育资源管理系统，其特征在于：该系统包括抓取模块、比较模块及推荐模块，所述的抓取模块与比较模块连接，比较模块与推荐模块连接。
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的在线教育资源管理系统，其特征在于：所述的抓取模块包括媒体数据抓取模块及教育数据抓取模块，抓取模块同时对两个数据进行抓取。
3.根据权利要求2所述的基于人工智能的在线教育资源管理系统，其特征在于：所述的抓取模块还包括识别模块及资源模块。
4.根据权利要求3所述的基于人工智能的在线教育资源管理系统，其特征在于：所述的识别模块包括传播模块、判断识别模块及信息判断模块。
5.根据权利要求3所述的基于人工智能的在线教育资源管理系统，其特征在于：所述的资源模块包括信息增强模块及模型建立模块及信息采集模块。
6.根据权利要求5所述的基于人工智能的在线教育资源管理系统，其特征在于：所述的信息采集模块包括录播设备。
7.根据权利要求1所述的基于人工智能的在线教育资源管理系统，其特征在于：所述的比较模块包括抽取模块、融合模块及对比模块。
8.根据权利要求1所述的基于人工智能的在线教育资源管理系统，其特征在于：所述的推荐模块包括资源端及用户端，所述的资源端包括感兴趣用户、好友分析及交互分析；所述的用户端包括整合列表、关联分析及详细分析。
9.根据权利要求8所述的基于人工智能的在线教育资源管理系统，其特征在于：所述的交叉分析包括网页分析、文本分析及链接分析。
10.一种基于人工智能的在线教育资源管理推荐方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：
步骤一、通过录播设备对教学信息进行录播，通过信息采集模块进行上传，同时对模型进行建立；
步骤二、通过识别模块对上传的教学信息进行识别，在识别的过程中对信息进行判定类别、判断新型真实性同时对教学信息进行抓取；
步骤三、通过抓取模块对信息进行抓取之后，再通过比较模块对抓取的信息进行抽取，将视频信息与文字新型进行融合，同时做到对比差异度的效果；
步骤四，对比完成的信息通过推荐模块进行推荐，同时对资源端及客户端进行推荐，资源端中会产生感兴趣的用户，同时能够对资源端中的用户好友进行分析，也可以通过该用户进行推荐好友，通过交叉分析网页、文本及链接，来完善推荐模块，同时用户端也可以实现详细整合列表及关联性的分析，此时会列出详细的分析数据。
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