CN113724115A - 基于在线教育的数据处理方法及服务器 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于在线教育的数据处理方法及服务器，获取在线教育信息中每节课程信息的第一交互状态描述内容；基于所述每节课程信息的第一交互状态描述内容，得到所述在线教育信息的第二交互状态描述内容；获取所述在线教育信息的兴趣偏向描述内容；基于所述在线教育信息的第二交互状态描述内容以及兴趣偏向描述内容，得到所述在线教育信息的整合内容；基于所述整合内容确定所述在线教育信息的分组策略。如此，可以根据用户行为信息对在线教育信息地进行有效地分组处理，进而根据不同的分组对不同的用户实施不同的教育模式。
Description
技术领域
本申请涉及在线教育及数据处理技术领域，特别涉及基于在线教育的数据处理方法及服务器。
背景技术
现如今，对于在线教育是大部分用户的一种学习模式。然而在实际应用在线教育的过程中，对于在线教育的数据处理是现目前需要改善的一个技术问题。
发明内容
为改善相关技术中存在的技术问题，本申请提供了基于在线教育的数据处理方法及服务器。
本申请提供了一种基于在线教育的数据处理方法，所述方法包括：
获取在线教育信息中每节课程信息的第一交互状态描述内容；基于所述每节课程信息的第一交互状态描述内容，得到所述在线教育信息的第二交互状态描述内容；
获取所述在线教育信息的兴趣偏向描述内容；基于所述在线教育信息的第二交互状态描述内容以及兴趣偏向描述内容，得到所述在线教育信息的整合内容；
基于所述整合内容确定所述在线教育信息的分组策略。
优选地，所述获取在线教育信息中每节课程信息的第一交互状态描述内容，包括：
对所述在线教育信息进行用户行为信息挖掘，得到所述在线教育信息所包含的用户行为信息集；
对所述用户行为信息集对应的学习情况进行目标关注内容解析，得到所述用户行为信息集中每节课程信息的课程偏好信息；
对所述在线教育信息中每节课程信息的课程偏好信息进行知识量汇总，得到所述在线教育信息中每节课程信息的第一交互状态描述内容。
优选地，所述基于所述每节课程信息的第一交互状态描述内容，得到所述在线教育信息的第二交互状态描述内容，包括：
将所述在线教育信息中各个课程信息的第一交互状态描述内容进行多层关系关联，得到所述在线教育信息的第二交互状态描述内容。
优选地，所述对所述在线教育信息进行用户行为信息挖掘，得到所述在线教育信息所包含的用户行为信息集，包括：
对所述在线教育信息进行关键教育模式抽取，得到第一教育模式变化轨迹；
对所述第一教育模式变化轨迹进行降维处理，得到降维结果；
对所述降维结果进行转置处理，得到第二教育模式变化轨迹，所述第二教育模式变化轨迹的大小是所述在线教育信息的1/I，其中I为大于1的整数；
在所述第二教育模式变化轨迹的每个轨迹节点上挖掘是否存在课程信息，并根据挖掘结果确定拓扑关系图；
基于所述拓扑关系图，确定所述在线教育信息所包含的用户行为信息集。
优选地，所述对所述用户行为信息集对应的学习情况进行目标关注内容解析，得到所述用户行为信息集中每节课程信息的课程偏好信息，包括：
对所述用户行为信息集对应的学习情况进行关键教育模式抽取，第到第三教育模式变化轨迹；
对所述第三教育模式变化轨迹进行不同层面调整，并将调整后的第三教育模式变化轨迹输入至数据处理模型，得到在每个处理周期的导出数据；
对各个处理周期的导出数据进行相同课程信息合并和/或空格删除后，得到所述用户行为信息集中每节课程信息的课程偏好信息。
优选地，所述基于所述在线教育信息的第二交互状态描述内容以及兴趣偏向描述内容，得到所述在线教育信息的整合内容，包括：
将所述在线教育信息的第二交互状态描述内容和所述兴趣偏向描述内容进行多层关系关联，得到所述在线教育信息的整合内容。
本申请还提供了一种数据处理服务器，包括处理器以及与所述处理器连接的存储器和总线；其中，所述处理器和所述存储器通过所述总线完成相互间的通信；所述处理器用于调用所述存储器中的程序指令，以实现上述所述的方法。
本申请的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果。
在本发明实施例中，首先一方面获取在线教育信息中每节课程信息的第一交互状态描述内容，基于所述每节课程信息的第一交互状态描述内容，得到所述在线教育信息的第二交互状态描述内容；一方面获取所述在线教育信息的兴趣偏向描述内容；然后，基于所述在线教育信息的第二交互状态描述内容以及兴趣偏向描述内容，得到所述在线教育信息的整合内容，并基于所述整合内容确定所述在线教育信息的分组策略。这样一来，考虑到在线教育信息中各个课程信息的交互状态描述内容，根据课程信息的交互状态描述内容得到在线教育信息的交互状态描述内容，并对在线教育信息的兴趣偏向描述内容进行分组，可以根据用户行为信息对在线教育信息地进行有效地分组处理，进而根据不同的分组对不同的用户实施不同的教育模式。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本申请的实施例，并于说明书一起用于解释本申请的原理。
图1是本申请实施例提供的一种基于在线教育的数据处理方法的流程图。
图2是本申请实施例提供的一种数据处理服务器的硬件结构示意图。
具体实施方式
这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本申请相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本申请的一些方面相一致的装置和方法的例子。
请结合参阅图1，图1为本申请实施例所提供一种基于在线教育的数据处理方法的流程示意图，该方法具体可以包括如下步骤11-步骤13所记录的内容。
步骤11，获取在线教育信息中每节课程信息的第一交互状态描述内容；基于所述每节课程信息的第一交互状态描述内容，得到所述在线教育信息的第二交互状态描述内容。
在一种可示性实施例中，步骤11所记录的获取在线教育信息中每节课程信息的第一交互状态描述内容，具体可以包括如下步骤111-步骤113所记录的内容。
步骤111，对所述在线教育信息进行用户行为信息挖掘，得到所述在线教育信息所包含的用户行为信息集。
在一种可示性实施例中，步骤111所记录的对所述在线教育信息进行用户行为信息挖掘，得到所述在线教育信息所包含的用户行为信息集，具体可以通过如下内容实现：对所述在线教育信息进行关键教育模式抽取，得到第一教育模式变化轨迹；对所述第一教育模式变化轨迹进行降维处理，得到降维结果；对所述降维结果进行转置处理，得到第二教育模式变化轨迹，所述第二教育模式变化轨迹的大小是所述在线教育信息的1/I，其中I为大于1的整数；在所述第二教育模式变化轨迹的每个轨迹节点上挖掘是否存在课程信息，并根据挖掘结果确定拓扑关系图；基于所述拓扑关系图，确定所述在线教育信息所包含的用户行为信息集。
步骤112，对所述用户行为信息集对应的学习情况进行目标关注内容解析，得到所述用户行为信息集中每节课程信息的课程偏好信息。
在一种可示性实施例中，步骤112所记录的对所述用户行为信息集对应的学习情况进行目标关注内容解析，得到所述用户行为信息集中每节课程信息的课程偏好信息，具体可以通过如下内容进行说明：对所述用户行为信息集对应的学习情况进行关键教育模式抽取，第到第三教育模式变化轨迹；对所述第三教育模式变化轨迹进行不同层面调整，并将调整后的第三教育模式变化轨迹输入至数据处理模型，得到在每个处理周期的导出数据；对各个处理周期的导出数据进行相同课程信息合并和/或空格删除后，得到所述用户行为信息集中每节课程信息的课程偏好信息。
步骤113，对所述在线教育信息中每节课程信息的课程偏好信息进行知识量汇总，得到所述在线教育信息中每节课程信息的第一交互状态描述内容。
在一种可示性实施例中，步骤11所记录的所述基于所述每节课程信息的第一交互状态描述内容，得到所述在线教育信息的第二交互状态描述内容，具体可以包括如下内容：将所述在线教育信息中各个课程信息的第一交互状态描述内容进行多层关系关联，得到所述在线教育信息的第二交互状态描述内容。
步骤12，获取所述在线教育信息的兴趣偏向描述内容；基于所述在线教育信息的第二交互状态描述内容以及兴趣偏向描述内容，得到所述在线教育信息的整合内容。
在一种可示性实施例中，步骤12所记录的基于所述在线教育信息的第二交互状态描述内容以及兴趣偏向描述内容，得到所述在线教育信息的整合内容，具体可以包括：将所述在线教育信息的第二交互状态描述内容和所述兴趣偏向描述内容进行多层关系关联，得到所述在线教育信息的整合内容。
步骤13，基于所述整合内容确定所述在线教育信息的分组策略。
通过上述步骤11-步骤13所记录的内容，首先一方面获取在线教育信息中每节课程信息的第一交互状态描述内容，基于所述每节课程信息的第一交互状态描述内容，得到所述在线教育信息的第二交互状态描述内容；一方面获取所述在线教育信息的兴趣偏向描述内容；然后，基于所述在线教育信息的第二交互状态描述内容以及兴趣偏向描述内容，得到所述在线教育信息的整合内容，并基于所述整合内容确定所述在线教育信息的分组策略。这样一来，考虑到在线教育信息中各个课程信息的交互状态描述内容，根据课程信息的交互状态描述内容得到在线教育信息的交互状态描述内容，并对在线教育信息的兴趣偏向描述内容进行分组，可以根据用户行为信息对在线教育信息地进行有效地分组处理，进而根据不同的分组对不同的用户实施不同的教育模式。
在上述基础上，本申请实施例还提供了一种基于在线教育的数据处理装置，所述装置包括：
交互状态获取模块，用于获取在线教育信息中每节课程信息的第一交互状态描述内容；基于所述每节课程信息的第一交互状态描述内容，得到所述在线教育信息的第二交互状态描述内容；
整合内容确定模块，用于获取所述在线教育信息的兴趣偏向描述内容；基于所述在线教育信息的第二交互状态描述内容以及兴趣偏向描述内容，得到所述在线教育信息的整合内容；
分组策略确定模块，用于基于所述整合内容确定所述在线教育信息的分组策略。
在上述基础上，请结合参阅图2，提供了一种数据处理服务器110，包括处理器111以及与所述处理器111连接的存储器112和总线113；其中，所述处理器111和所述存储器112通过所述总线113完成相互间的通信；所述处理器111用于调用所述存储器112中的程序指令，以执行上述的方法。
进一步地，还提供了一种可读存储介质，其上存储有程序，该程序被处理器执行时实现上述的方法。
本领域技术人员公知的是，随着诸如大规模集成电路技术的电子信息技术的发展和软件硬件化的趋势，要明确划分计算机系统软、硬件界限已经显得比较困难了。因为，任何操作可以软件来实现，也可以由硬件来实现。任何指令的执行可以由硬件完成，同样也可以由软件来完成。对于某一机器功能采用硬件实现方案还是软件实现方案，取决于价格、速度、可靠性、存储容量、变更周期等非技术性因素。因此，对于电子信息技术领域的普通技术人员来说，更为直接和清楚地描述一个技术方案的方式是描述该方案中的各个操作。在知道所要执行的操作的情况下，本领域技术人员可以基于对所述非技术性因素的考虑直接设计出期望的产品。
本申请可以是系统、方法和/或计算机程序产品。计算机程序产品可以包括计算机可读存储介质，其上载有用于使处理器实现本申请的各个方面的计算机可读程序指令。
计算机可读存储介质可以是可以保持和存储由指令执行设备使用的指令的有形设备。计算机可读存储介质例如可以是――但不限于――电存储设备、磁存储设备、光存储设备、电磁存储设备、半导体存储设备或者上述的任意合适的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子（非穷举的列表）包括：便携式计算机盘、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）、静态随机存取存储器（SRAM）、便携式压缩盘只读存储器（CD-ROM）、数字多功能盘（DVD）、记忆棒、软盘、机械编码设备、例如其上存储有指令的打孔卡或凹槽内凸起结构、以及上述的任意合适的组合。这里所使用的计算机可读存储介质不被解释为瞬时信号本身，诸如无线电波或者其他自由传播的电磁波、通过波导或其他传输媒介传播的电磁波（例如，通过光纤电缆的光脉冲）、或者通过电线传输的电信号。
这里所描述的计算机可读程序指令可以从计算机可读存储介质下载到各个计算/处理设备，或者通过网络、例如因特网、局域网、广域网和/或无线网下载到外部计算机或外部存储设备。网络可以包括铜传输电缆、光纤传输、无线传输、路由器、防火墙、交换机、网关计算机和/或边缘服务器。每个计算/处理设备中的网络适配卡或者网络接口从网络接收计算机可读程序指令，并转发该计算机可读程序指令，以供存储在各个计算/处理设备中的计算机可读存储介质中。
用于执行本申请操作的计算机程序指令可以是汇编指令、指令集架构（ISA）指令、机器指令、机器相关指令、微代码、固件指令、状态设置数据、或者以一种或多种编程语言的任意组合编写的源代码或目标代码，所述编程语言包括面向对象的编程语言—诸如Smalltalk、C++等，以及常规的过程式编程语言—诸如“C”语言或类似的编程语言。计算机可读程序指令可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络—包括局域网（LAN）或广域网（WAN）—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机（例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接）。在一些实施例中，通过利用计算机可读程序指令的状态信息来个性化定制电子电路，例如可编程逻辑电路、现场可编程门阵列（FPGA）或可编程逻辑阵列（PLA），该电子电路可以执行计算机可读程序指令，从而实现本申请的各个方面。
这里参照根据本申请实施例的方法、装置（系统）和计算机程序产品的流程图和/或框图描述了本申请的各个方面。应当理解，流程图和/或框图的每个方框以及流程图和/或框图中各方框的组合，都可以由计算机可读程序指令实现。
这些计算机可读程序指令可以提供给通用计算机、专用计算机或其它可编程数据处理装置的处理器，从而生产出一种机器，使得这些指令在通过计算机或其它可编程数据处理装置的处理器执行时，产生了实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作的装置。也可以把这些计算机可读程序指令存储在计算机可读存储介质中，这些指令使得计算机、可编程数据处理装置和/或其他设备以特定方式工作，从而，存储有指令的计算机可读介质则包括一个制造品，其包括实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作的各个方面的指令。
也可以把计算机可读程序指令加载到计算机、其它可编程数据处理装置、或其它设备上，使得在计算机、其它可编程数据处理装置或其它设备上执行一系列操作步骤，以产生计算机实现的过程，从而使得在计算机、其它可编程数据处理装置、或其它设备上执行的指令实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作。
附图中的流程图和框图显示了根据本申请的多个实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或指令的一部分，所述模块、程序段或指令的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。对于本领域技术人员来说公知的是，通过硬件方式实现、通过软件方式实现以及通过软件和硬件结合的方式实现都是等价的。
以上已经描述了本申请的各实施例，上述说明是示例性的，并非穷尽性的，并且也不限于所披露的各实施例。在不偏离所说明的各实施例的范围和精神的情况下，对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。本文中所用术语的选择，旨在最好地解释各实施例的原理、实际应用或对市场中的技术改进，或者使本技术领域的其它普通技术人员能理解本文披露的各实施例。本申请的范围由所附权利要求来限定。
Claims (7)
1.一种基于在线教育的数据处理方法，其特征在于，应用于数据处理服务器，所述方法包括：
获取在线教育信息中每节课程信息的第一交互状态描述内容；基于所述每节课程信息的第一交互状态描述内容，得到所述在线教育信息的第二交互状态描述内容；
获取所述在线教育信息的兴趣偏向描述内容；基于所述在线教育信息的第二交互状态描述内容以及兴趣偏向描述内容，得到所述在线教育信息的整合内容；
基于所述整合内容确定所述在线教育信息的分组策略。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取在线教育信息中每节课程信息的第一交互状态描述内容，包括：
对所述在线教育信息进行用户行为信息挖掘，得到所述在线教育信息所包含的用户行为信息集；
对所述用户行为信息集对应的学习情况进行目标关注内容解析，得到所述用户行为信息集中每节课程信息的课程偏好信息；
对所述在线教育信息中每节课程信息的课程偏好信息进行知识量汇总，得到所述在线教育信息中每节课程信息的第一交互状态描述内容。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述每节课程信息的第一交互状态描述内容，得到所述在线教育信息的第二交互状态描述内容，包括：
将所述在线教育信息中各个课程信息的第一交互状态描述内容进行多层关系关联，得到所述在线教育信息的第二交互状态描述内容。
4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述对所述在线教育信息进行用户行为信息挖掘，得到所述在线教育信息所包含的用户行为信息集，包括：
对所述在线教育信息进行关键教育模式抽取，得到第一教育模式变化轨迹；
对所述第一教育模式变化轨迹进行降维处理，得到降维结果；
对所述降维结果进行转置处理，得到第二教育模式变化轨迹，所述第二教育模式变化轨迹的大小是所述在线教育信息的1/I，其中I为大于1的整数；
在所述第二教育模式变化轨迹的每个轨迹节点上挖掘是否存在课程信息，并根据挖掘结果确定拓扑关系图；
基于所述拓扑关系图，确定所述在线教育信息所包含的用户行为信息集。
5.根据权利要求2至4任一项所述的方法，其特征在于，所述对所述用户行为信息集对应的学习情况进行目标关注内容解析，得到所述用户行为信息集中每节课程信息的课程偏好信息，包括：
对所述用户行为信息集对应的学习情况进行关键教育模式抽取，第到第三教育模式变化轨迹；
对所述第三教育模式变化轨迹进行不同层面调整，并将调整后的第三教育模式变化轨迹输入至数据处理模型，得到在每个处理周期的导出数据；
对各个处理周期的导出数据进行相同课程信息合并和/或空格删除后，得到所述用户行为信息集中每节课程信息的课程偏好信息。
6.根据权利要求1-5任一项所述的方法，其特征在于，所述基于所述在线教育信息的第二交互状态描述内容以及兴趣偏向描述内容，得到所述在线教育信息的整合内容，包括：
将所述在线教育信息的第二交互状态描述内容和所述兴趣偏向描述内容进行多层关系关联，得到所述在线教育信息的整合内容。
7.一种数据处理服务器，其特征在于，包括处理器以及与所述处理器连接的存储器和总线；其中，所述处理器和所述存储器通过所述总线完成相互间的通信；所述处理器用于调用所述存储器中的程序指令，以实现上述权利要求1-6任一项所述的方法。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| WW01 | Invention patent application withdrawn after publication | ||
| WW01 | Invention patent application withdrawn after publication |
Application publication date: 20211130 |