CN115190336B - 一种面向众包式网络教学的直播连接方法及系统 - Google Patents

一种面向众包式网络教学的直播连接方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种面向众包式网络教学的直播连接方法及系统,涉及网络直播技术领域,包括:当根据求教账户信息在求教用户数据库中检索到第一用户画像时,自动建立接入有第一智能终端的网络直播间,结合第一用户画像和难度系数检索授教用户数据库后,进一步筛选信息,根据被保留的众多授教账号信息将求教内容信息分别推送给众多第二智能终端,进而,当接收到任一通过第二智能终端发送的响应消息时,将对应的第二智能终端自动接入网络直播间,无需用户耗费大量时间主动搜索期望的网络直播间,克服了现有直播教学模式难以适应于众包式网络教学的缺陷,有助于提升直播教学的关联性、准确性、深入性以及用户粘性。

Description

一种面向众包式网络教学的直播连接方法及系统
技术领域
本发明涉及网络直播技术领域,具体而言,涉及一种面向众包式网络教学的直播连接方法及系统。
背景技术
网络直播技术呈现实时性强、互动性强和跨地区等优势,推动了电商、网络媒体和网络教学等诸多领域发展。
相比于在网站上留言和上传预录制的课程等传统网络教学模式,直播教学模式具有更强的实时性和互动性等优势,大大提升了用户体验,直播教学模式通常是一位授教用户通过网络直播系统在直播期间面向众多求教用户进行直播教学,其中,网络直播系统包括各自联网的直播服务器、第一智能终端和众多第二智能终端,第一智能终端在授教用户操控操控下向直播服务器发送直播请求,使直播服务器建立接入有第一智能终端的网络直播间,并面向全网推送网络直播间,以使众多第二智能终端展示网络直播间给众多求教用户,各第二智能终端在各求教用户操控下向直播服务器发送响应消息,以使直播服务器将各第二智能终端接入网络直播间。
目前,全网呈现海量直播趋势,在上述直播教学模式下,网络直播间容易跟随求教人数递增而频繁刷新数据,某位求教用户难以就某一求教内容与授教用户做更具针对性和深入性的互动,另外,还受到授教用户的专业/学科知识、教学方向和求教内容的难易性等制约,即便某位求教用户耗费大量时间去搜索直播间,却容易出现教学关联性偏低的情况,难以适应于求教用户针对特定的求教内容向众多授教用户请教的众包式网络教学,大大降低了搜索效率和用户粘性。
发明内容
本发明旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题,为达上述目的,本发明提供一种面向众包式网络教学的直播连接方法及系统。
本发明第一方面提供一种面向众包式网络教学的直播连接方法,包括:
接收通过受求教用户操控的第一智能终端发送的直播教学请求,所述直播教学请求包括求教账号信息、求教内容信息以及适于表征所述求教用户为所述求教内容信息预估难度的难度系数;
根据所述求教账户信息对求教用户数据库进行检索,当检索到为所述求教用户预制的第一用户画像时,创建网络直播间,将所述第一智能终端接入所述网络直播间;
根据所述第一用户画像和所述难度系数对授教用户数据库进行检索,获得为众多授教用户一一预制的众多第二用户画像以及与众多所述第二用户画像一一关联的众多授教账号信息;
根据众多所述第二用户画像对众多所述授教账号信息进行筛选后,根据被保留的众多所述授教账号信息将所述求教内容信息分别推送给众多第二智能终端,以使所述求教内容信息展示给众多所述授教用户;
当接收到任一通过受对应的所述授教用户操控的所述第二智能终端发送的响应消息时,将对应的所述第二智能终端接入所述网络直播间,其中,所述响应消息适于表征对应的所述授教用户同意与所述求教用户进行针对所述求教内容信息的直播教学。
本发明第二方面提供一种网络直播系统,包括各自联网的直播服务器、第一智能终端和众多第二智能终端,所述直播服务器用于:
接收通过受求教用户操控的所述第一智能终端发送的直播教学请求,所述直播教学请求包括求教账号信息、求教内容信息以及适于表征所述求教用户为所述求教内容信息预估难度的难度系数;
根据所述求教账户信息对求教用户数据库进行检索,当检索到为所述求教用户预制的第一用户画像时,创建网络直播间,将所述第一智能终端接入所述网络直播间;
根据所述第一用户画像和所述难度系数对授教用户数据库进行检索,获得为众多授教用户一一预制的众多第二用户画像以及与众多所述第二用户画像一一关联的众多授教账号信息;
根据众多所述第二用户画像对众多所述授教账号信息进行筛选后,根据被保留的众多所述授教账号信息将所述求教内容信息分别推送给众多所述第二智能终端,以使所述求教内容信息展示给众多所述授教用户;
当接收到任一通过受对应的所述授教用户操控的所述第二智能终端发送的响应消息时,将对应的所述第二智能终端接入所述网络直播间,其中,所述响应消息适于表征对应的所述授教用户同意与所述求教用户进行针对所述求教内容信息的直播教学。
上述面向众包式网络教学的直播连接方法及系统的有益效果是:当利用求教账户信息作为检索条件在求教用户数据库中成功检索到第一用户画像时,才会自动建立接入有第一智能终端的网络直播间,以防在未检索到第一用户画像的情况下误建无用的网络直播间,继而,将第一用户画像与难度系数一起作为授教用户数据库的检索条件,以保证检索准确性,进一步地,利用被成功检索出的众多第二用户画像对关联的众多授教账号信息进行筛选,以提升授教账号信息的准确性,从而,提升了推送求教内容信息的准确性,最后,将响应消息作为第二智能终端自动接入网络直播间的触发条件,以防第二智能终端在未经授教用户同意的情况下误接入网络直播间,无需用户耗费大量时间主动搜索期望的网络直播间,克服了现有直播教学模式难以适应于众包式网络教学的缺陷,有助于提升直播教学的关联性、准确性、深入性以及用户粘性。
附图说明
图1为本发明实施例的一种面向众包式网络教学的直播连接方法的流程示意图;
图2为本发明实施例的一种网络直播系统的架构示意图。
具体实施方式
下面将参照附图详细描述本发明的实施例,描述涉及附图时,除非另有表示,不同附图中的相同附图标定表示相同或相似的要素。要说明的是,以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表本发明的所有实施方式。它们仅是与如权利要求书中所详述的、本发明公开的一些方面相一致的装置和方法的例子,本发明的范围并不局限于此。在不矛盾的前提下,本发明各个实施例中的特征可以相互组合。
此外,术语“第一”、“第二”仅用以描述目的,而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此,限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本发明的描述中,“众多”的含义是至少两个,例如两个,三个等,除非另有明确具体的限定。
参见图1,本发明一实施例的一种面向众包式网络教学的直播连接方法,包括S1至S5。
S1,接收通过受求教用户操控的第一智能终端发送的直播教学请求,直播教学请求包括求教账号信息、求教内容信息以及适于表征求教用户为所述求教内容信息预估难度的难度系数。
本发明实施例中,第一智能终端可以在运行直播应用程序时展示信息采集界面,该信息采集界面可以包括分区呈现的第一输入框控件、第二输入框控件、上传控件以及适于提示用户难度系数区间的第一提示信息,第一提示信息例如“难度系数设置介于0到1之间的数值,限于小数点后两位”;检测并响应于求教用户对第一输入框控件实施的操作,在信息采集界面上调出虚拟键盘,检测并响应于求教用户对虚拟键盘实施的操作,在第一输入框控件中输入求教内容信息,求教内容信息例如“微分方程讲解”或者“数据库索引创建”等;检测并响应于求教用户对第二输入框控件实施的操作,将虚拟键盘针对的对象切换到第二输入框后,检测并响应于求教用户对虚拟键盘实施的操作,在第二输入框中输入与求教用户关联的难度系数,难度系数例如与“微分方程讲解”关联的0.2或者与“数据库索引创建”关联的0.3等;检测并响应于求教用户对上传控件实施的操作,将预存在本地的求教账户信息与求教内容信息和难度系数一起打包成直播教学请求,并将直播教学请求发送给直播服务器,以及,从信息采集界面切换到直播等待截面,以供显示网络直播间并服务于直播教学,其中,求教账户信息可以是第一智能终端预先在受控于求教用户而向直播服务器注册账号时被分配到的序列号或登陆账号时被输入的用户名等。
本发明另一实施例中,上述信息采集界面还可以包括语音输入控件,检测并响应于求教用户对语音输入控件实施的操作,录制呈音频格式的求教内容信息,并展示在信息采集界面上。
本发明另一实施例中,上述信息采集界面还可以包括摄像控件,检测并响应于求教用户对摄像控件实施的操作,录制呈视频格式或图片格式的求教内容信息,并展示在信息采集界面上。
本发明另一实施例中,上述信息采集界面还可以包括文件调取控件,检测并响应于求教用户对文件调取控件实施的操作,从本地存储系统中选取呈文本、PDF、音频和视频等多种格式中任一种的求教内容信息,并展示在信息采集界面上。
S2,根据求教账户信息对求教用户数据库进行检索,当检索到为求教用户预制的第一用户画像时,创建网络直播间,将第一智能终端接入网络直播间。
本发明实施例中,直播服务器预先设置有用于存储、更新及维护求教用户信息的求教用户数据库,例如,授教用户数据库可以是关系型数据库;在该求教用户数据库中,针对任一位求教用户,将被第一智能终端预先上传的第一用户基础信息与求教账户信息和第一用户画像关联起来,第一用户画像是依据第一用户基础信息所构建并可以随着第一用户基础信息而逐渐更新,第一用户基础信息包括但不限于求教用户的年龄、学科/专业、从业经历、兴趣爱好、学习程度、期望授教用户具备的教学能力以及与直播教学相关的历史网络行为等多维度信息,相应地,第一用户画像包括对第一用户基础信息中的每个维度信息进行标签化后形成的属性标签。
本发明实施例中,将第一智能终端接入网络直播间后,将该网络直播间的网络链接发送给第一智能终端,以供第一智能终端为求教用户展示网络直播间,其中,网络直播间可以采用求教账号信息和属于求教内容信息的关键词中的至少一种来命名。
S3,根据第一用户画像和难度系数对授教用户数据库进行检索,获得为众多授教用户一一预制的众多第二用户画像以及与众多第二用户画像一一关联的众多授教账号信息。
本发明实施例中,直播服务器预先设置有用于存储、更新及维护求教用户信息的授教用户数据库,例如,授教用户数据库可以是关系型数据库;在该授教用户数据库中,针对任一位授教用户,将被第二智能终端预先上传的第二用户基础信息与授教账号信息和第二用户画像关联起来,授教账号信息可以是第二智能终端预先在受控于对应的授教用户而向直播服务器注册账号时被分配到的序列号或登陆账号时被输入的用户名等;第二用户画像是依据第二用户基础信息所构建并可以随着第二用户基础信息而逐渐更新,第二用户基础信息包括但不限于求教用户的年龄、学科/专业、从业经历、兴趣爱好、期望教学难度以及与直播教学相关的历史网络行为等多维度信息,相应地,第二用户画像包括对第二用户基础信息中的每个维度信息进行标签化后形成的属性标签,例如,对期望教学难度进行标签化后,形成自带数值区间属性的期望难度标签,数值区间例如1至3。
S4,根据众多第二用户画像对众多授教账号信息进行筛选后,根据被保留的众多授教账号信息将求教内容信息分别推送给众多第二智能终端,以使求教内容信息展示给众多授教用户。
本发明实施例中,第二智能终端在接收到求教内容信息时,依据求教内容信息生成第二提示信息,该提示信息包括求教内容信息中的关键词、适于提供授教用户接受直播教学功能的接受控件以及适于提供授教用户拒绝直播教学功能的拒绝控件;检测并响应于授教用户对接受控件实施的操作,生成第一响应消息,并将第一响应消息发送给直播服务器,第一响应消息可以包括“序列号为346783491的授教用户同意直播教学”;检测并响应于授教用户对拒绝控件实施的操作,不对直播服务器做出直播响应,或者,生成第二响应消息,并将第二响应消息发送给直播服务器,第二响应消息适于表征对应的授教用户拒绝与求教用户进行针对求教内容信息的直播教学,例如,第二响应消息可以包括“序列号为346783491的授教用户拒绝直播教学”。
本发明实施例中,如果直播服务器接收到第二响应消息或者在设定时间内未接收到响应消息,反映出对应的授教用户拒绝直播教学,则忽略对应的第二智能终端所属的授教账号信息,以免将对应的第二智能终端误接入网络直播间。
S5,当接收到任一通过受对应的授教用户操控的第二智能终端发送的响应消息时,将对应的第二智能终端接入网络直播间,响应消息适于表征对应的授教用户同意与求教用户进行针对求教内容信息的直播教学,也即第一响应消息。
本发明实施例中,将任一第二智能终端接入网络直播间后,将该网络直播间的网络链接发送给该第二智能终端,以供该第二智能终端为相应的授教用户展示网络直播间。
示例性地,直播服务器分别将求教内容信息分别推送给7个第二智能终端,在设定时长内,接收到3个第二智能终端发送的第一响应消息,将3个第二智能终端分别接入网络直播间。
使用上述面向众包式网络教学的直播连接方法,借助C/S交互机制,当利用求教账户信息作为检索条件在求教用户数据库中成功检索到第一用户画像时,才会自动建立接入有第一智能终端的网络直播间,以防在未检索到第一用户画像的情况下误建无用的网络直播间,继而,将第一用户画像与难度系数一起作为授教用户数据库的检索条件,以保证检索准确性,进一步地,利用被成功检索出的众多第二用户画像对关联的众多授教账号信息进行筛选,以提升授教账号信息的准确性,从而,提升了推送求教内容信息的准确性,最后,将响应消息作为第二智能终端自动接入网络直播间的触发条件,以防第二智能终端在未经授教用户同意的情况下误接入网络直播间,无需用户耗费大量时间主动搜索期望的网络直播间,克服了现有直播教学模式难以适应于众包式网络教学的缺陷,有助于提升直播教学的关联性、准确性、深入性以及用户粘性。
可选地,S3包括:在授教用户数据库中,采用预设索引表查询与难度系数匹配的所有第二用户画像后,创建子数据库,在子数据库中添加与难度系数适配的每个第二用户画像及关联的授教账号信息;在子数据库中筛选与第一用户画像相似的每个第二用户画像及关联的授教账号信息。
其中,预设索引表包括呈不同数值区间的多个索引项,每个第二用户画像包括教学难度标签,教学难度标签以对应的数值区间表示且适于衡量对应的授教用户期望教学直播应有的难易性,以供作为对应的索引项预设于预设索引表中。
本发明实施例中,10个索引项的数值区间依次为0-1、1-2、2-3、3-4、4-5、5-6、6-7、7-8、8-9和9-10,对于任一难度系数,当检索到该难度系数所属的数值区间时,触发索引项,即可查询到与其关联的每个教学难度标签所属的第二用户画像。
借助索引检索数据库,无需遍历数据库,有助于提升数据库检索效率,进而,利用子数据库独立存储被检索出的众多第二用户画像及一一关联的众多授权账号信息,实现了在数据库中筛选信息,以防与难度系数不符的其他第二用户画像及其他授权账号信息混淆,便于为进一步筛选信息。
可选地,在子数据库中筛选与第一用户画像相似的每个第二用户画像及关联的授教账号信息,包括;
遍历子数据库,当遍历至任一第二用户画像时,对当前被遍历到的第二用户画像与第一用户画像进行相似度测算,获得对应的第一相似度,直至遍历结束时,对与子数据库中的所有第二用户画像一一对应的所有第一相似度进行排序,获得第一相似度序列;
在第一相似度序列中确定比第一预设阈值小的所有第一相似度后,在子数据库中,剔除与比第一预设阈值小的每个第一相似度对应的每个第二用户画像及关联的所述授教账号信息,使与比第一预设阈值大的每个第一相似度对应的每个第二用户画像及关联的授教账号信息得以保留。
本发明实施例中,可以通过有线性函数和反正切函数等转换函数中的至少一种对每个用户画像进行归一化处理后,再通过欧式距离计算模型和余弦相似度计算模型等中的至少一种对第一用户画像与遍历到的每个第二用户画像进行相似度测算。
本发明实施例中,第一相似度可以表示为[S0-1,S0-i,…,S0-M],其中,S0-1表示第一用户画像与子数据库中的第一个第二用户画像之间的第一相似度,S0-i表示第一用户画像与子数据库中的第i个第二用户画像之间的第一相似度,S0-i表示第一用户画像与子数据库中的最后一个第二用户画像之间的第一相似度,i为从1到M的正整数,M表示子数据库中的所有第二用户画像所属的总个数。
可选地,S4包括:
将众多第二用户画像设为用户画像序列,将与众多第二用户画像一一关联的授教账号信息设为与用户画像序列关联的账号序列;
遍历用户画像序列,当遍历至其中的第i个第二用户画像时,分别对第i个第二用户画像与在其之后的N-i个第二用户画像进行相似度测算,获得对应的N-i个第二相似度,直至遍历结束,其中,N为用户画像序列的总画像数,i为从1到N-1的正整数;
通过预设平均值测算模型分别对与每个第二用户画像对应的N-1个第二相似度进行测算,得到对应的相似均值;
对与众多第二用户画像一一对应的N个相似均值进行排序,获得第二相似度序列;
在第二相似度序列中确定比第二预设阈值小的所有相似均值后,在用户画像序列中剔除与比第二预设阈值小的相似均值对应的每个第二用户画像,以及,在账号序列中剔除与比第二预设阈值小的相似均值对应的每个授教账号信息,使与比第二预设阈值大的相似均值对应的每个第二用户画像及关联的授教账号信息得以保留。
本发明实施例中,第二相似度与第一相似度在测算方式上类似,可以参见上述对第一相似度的测算方式描述的实施例,在此不再赘述。
本发明实施例中,第二相似度序列可以表示为[S1-2,Si-k,…,S(N-1)-N],其中,S1-2表示用户画像序列中的第一个第二用户画像与第二个第二用户画像之间的第二相似度,Si-k表示用户画像序列中的第i个第二用户画像与第k个第二用户画像之间的第二相似度,S(N-1)-N表示用户画像序列中的第N-1个第二用户画像与最后一个第二用户画像之间的第二相似度,k为从i+1到N的正整数,N小于M。
示例性地,利用第1个第二用户画像及其之后的4个第二用户画像测算出的4个第二相似度依次为S1-2、S1-3、S1-4以及S1-5,利用第2个第二用户画像及其之后的3个第二用户画像测算出的3个第二相似度依次为S2-3、S2-4以及S2-5,依次类推,利用第4个第二用户画像及其之后的1个第二用户画像测算出的1个第二相似度依次为S4-5,例如,与第5个第二用户画像对应的4个第二相似度依次为S1-5、S2-5、S3-5以及S4-5,当第二预设阈值为0.6时,S1-2、S1-3、S1-5、S2-3、S2-4、S3-5以及S4-5各自比0.6大。
本发明实施例中,第二预设阈值小于第一预设阈值,例如,第二预设阈值可以设置为0.7,第一预设阈值可以设置为0.8,具体取值可以依据经验或者历史数据做出更新,以防过度筛选信息而引起授教账号信息的数量不足,有助于兼顾信息范围和准确性。
结合序列形式与阈值过滤方式,筛选第二用户画像及关联的授教账号信息,具有简易性和准确性等优点。
可选地,预设平均值测算模型采用算术平均值算法,具有简单、效率高的均值测算性能。
参见图2,本发明另一实施例的一种网络直播系统,包括各自联网的直播服务器、第一智能终端和众多第二智能终端,其中,第一智能终端和任一第二智能终端分别可以为智能手机、便携式电脑、PC电脑、智能电视和车载显示端等中的任一种。直播服务器分别通过与第一智能终端和众多第二智能终端交互,具体实现如上任一实施例提及的面向众包式网络教学的直播连接方法。上述网络直播系统具有与上述面向众包式网络教学的直播连接方法相同的有益效果,在此不再赘述。
一般来说,用以实现本发明方法的计算机指令的可以采用一个或众多计算机可读的存储介质的任意组合来承载。非临时性计算机可读存储介质可以包括任何计算机可读介质,除了临时性地传播中的信号本身。
计算机可读存储介质例如可以是,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。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括:具有一个或众多导线的电连接、便携式计算机磁盘、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、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本文件中,计算机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。
可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用以执行本发明操作的计算机程序代码,所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++,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,特别是可以使用适于神经网络计算的Python语言和基于TensorFlow、PyTorch等平台框架。程序代码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,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)。
尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例,应当理解的是,上述实施例是示例性的,不能解释为对本发明的限制,本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

Claims (8)

1.一种面向众包式网络教学的直播连接方法,其特征在于,包括:
接收通过受求教用户操控的第一智能终端发送的直播教学请求,所述直播教学请求包括求教账号信息、求教内容信息以及适于表征所述求教用户为所述求教内容信息预估难度的难度系数;
根据所述求教账户信息对求教用户数据库进行检索,当检索到为所述求教用户预制的第一用户画像时,创建网络直播间,将所述第一智能终端接入所述网络直播间;
根据所述第一用户画像和所述难度系数对授教用户数据库进行检索,获得为众多授教用户一一预制的众多第二用户画像以及与众多所述第二用户画像一一关联的众多授教账号信息;
根据众多所述第二用户画像对众多所述授教账号信息进行筛选后,根据被保留的众多所述授教账号信息将所述求教内容信息分别推送给众多第二智能终端,以使所述求教内容信息展示给众多所述授教用户;
当接收到任一通过受对应的所述授教用户操控的所述第二智能终端发送的响应消息时,将对应的所述第二智能终端接入所述网络直播间,其中,所述响应消息适于表征对应的所述授教用户同意与所述求教用户进行针对所述求教内容信息的直播教学;
其中,根据众多所述第二用户画像对众多所述授教账号信息进行筛选包括:
将众多所述第二用户画像设为用户画像序列,将与众多所述第二用户画像一一关联的所述授教账号信息设为账号序列;
遍历所述用户画像序列,当遍历至其中的第i个所述第二用户画像时,分别对第i个所述第二用户画像与在其之后的N-i个所述第二用户画像进行相似度测算,获得对应的N-i个第二相似度,直至遍历结束,其中,N为所述用户画像序列的总画像数,i为从1到N-1的正整数;
通过预设平均值测算模型分别对与每个所述第二用户画像对应的N-1个所述第二相似度进行测算,得到对应的相似均值;
对与众多所述第二用户画像一一对应的N个所述相似均值进行排序,获得第二相似度序列;
在所述第二相似度序列中确定比第二预设阈值小的所有所述相似均值后,在所述用户画像序列中剔除与比所述第二预设阈值小的所述相似均值对应的每个所述第二用户画像,以及,在所述账号序列中剔除与比所述第二预设阈值小的所述相似均值对应的每个所述授教账号信息,使与比所述第二预设阈值大的所述相似均值对应的每个所述第二用户画像及关联的所述授教账号信息得以保留。
2.如权利要求1所述的面向众包式网络教学的直播连接方法,其特征在于,根据所述第一用户画像和所述难度系数对授教用户数据库进行检索包括:
在所述授教用户数据库中,采用预设索引表查询与所述难度系数匹配的所有所述第二用户画像后,创建子数据库,在所述子数据库中添加与所述难度系数适配的每个所述第二用户画像及关联的所述授教账号信息;
其中,所述预设索引表包括呈不同数值区间的多个索引项,每个所述第二用户画像包括教学难度标签,所述教学难度标签以对应的数值区间表示且适于衡量对应的所述授教用户期望教学直播应有的难易性,以供作为对应的所述索引项预设于所述预设索引表中;
在所述子数据库中筛选与所述第一用户画像相似的每个第二用户画像及关联的所述授教账号信息。
3.如权利要求2所述的面向众包式网络教学的直播连接方法,其特征在于,在所述子数据库中筛选与所述第一用户画像相似的每个第二用户画像及关联的所述授教账号信息包括;
遍历所述子数据库,当遍历至任一所述第二用户画像时,对当前被遍历到的所述第二用户画像与所述第一用户画像进行相似度测算,获得对应的第一相似度,直至遍历结束时,对与所述子数据库中的所有所述第二用户画像一一对应的所有所述第一相似度进行排序,获得第一相似度序列;
在所述第一相似度序列中确定比第一预设阈值小的所有所述第一相似度后,在所述子数据库中,剔除与比所述第一预设阈值小的每个所述第一相似度对应的每个所述第二用户画像及关联的所述授教账号信息,使与比所述第一预设阈值大的每个所述第一相似度对应的每个所述第二用户画像及关联的所述授教账号信息得以保留。
4.如权利要求3所述的面向众包式网络教学的直播连接方法,其特征在于,所述预设平均值测算模型采用算术平均值算法。
5.一种网络直播系统,包括各自联网的直播服务器、第一智能终端和众多第二智能终端,其特征在于,所述直播服务器用于:
接收通过受求教用户操控的所述第一智能终端发送的直播教学请求,所述直播教学请求包括求教账号信息、求教内容信息以及适于表征所述求教用户为所述求教内容信息预估难度的难度系数;
根据所述求教账户信息对求教用户数据库进行检索,当检索到为所述求教用户预制的第一用户画像时,创建网络直播间,将所述第一智能终端接入所述网络直播间;
根据所述第一用户画像和所述难度系数对授教用户数据库进行检索,获得为众多授教用户一一预制的众多第二用户画像以及与众多所述第二用户画像一一关联的众多授教账号信息;
根据众多所述第二用户画像对众多所述授教账号信息进行筛选后,根据被保留的众多所述授教账号信息将所述求教内容信息分别推送给众多所述第二智能终端,以使所述求教内容信息展示给众多所述授教用户;
当接收到任一通过受对应的所述授教用户操控的所述第二智能终端发送的响应消息时,将对应的所述第二智能终端接入所述网络直播间,其中,所述响应消息适于表征对应的所述授教用户同意与所述求教用户进行针对所述求教内容信息的直播教学;其中,所述直播服务器具体还用于:
将众多所述第二用户画像设为用户画像序列,将与众多所述第二用户画像一一关联的所述授教账号信息设为账号序列;
遍历所述用户画像序列,当遍历至其中的第i个所述第二用户画像时,分别对第i个所述第二用户画像与在其之后的N-i个所述第二用户画像进行相似度测算,获得对应的N-i个第二相似度,直至遍历结束,其中,N为所述用户画像序列的总画像数,i为从1到N的正整数;
通过预设平均值测算模型分别对与每个所述第二用户画像对应的N-1个所述第二相似度进行测算,得到对应的相似均值;
对与众多所述第二用户画像一一对应的N个所述相似均值进行排序,获得第二相似度序列;
在所述第二相似度序列中确定比第二预设阈值小的所有所述相似均值后,在所述用户画像序列中剔除与比所述第二预设阈值小的所述相似均值对应的每个所述第二用户画像,以及,在所述账号序列中剔除与比所述第二预设阈值小的所述相似均值对应的每个所述授教账号信息,使与比所述第二预设阈值大的所述相似均值对应的每个所述第二用户画像及关联的所述授教账号信息得以保留。
6.如权利要求5所述的网络直播系统,其特征在于,所述直播服务器具体用于:
在所述授教用户数据库中,采用预设索引表查询与所述难度系数匹配的所有所述第二用户画像后,创建子数据库,在所述子数据库中添加与所述难度系数适配的每个所述第二用户画像及关联的所述授教账号信息;
其中,所述预设索引表包括呈不同数值区间的多个索引项,每个所述第二用户画像包括教学难度标签,所述教学难度标签以对应的数值区间表示且适于衡量对应的所述授教用户期望教学直播应有的难易性,以供作为对应的所述索引项预设于所述预设索引表中;
在所述子数据库中筛选与所述第一用户画像相似的每个第二用户画像及关联的所述授教账号信息。
7.如权利要求6所述的网络直播系统,其特征在于,所述直播服务器具体还用于:
遍历所述子数据库,当遍历至任一所述第二用户画像时,对当前被遍历到的所述第二用户画像与所述第一用户画像进行相似度测算,获得对应的第一相似度,直至遍历结束时,对与所述子数据库中的所有所述第二用户画像一一对应的所有所述第一相似度进行排序,获得第一相似度序列;
在所述第一相似度序列中确定比第一预设阈值小的所有所述第一相似度后,在所述子数据库中,剔除与比所述第一预设阈值小的每个所述第一相似度对应的每个所述第二用户画像及关联的所述授教账号信息,使与比所述第一预设阈值大的每个所述第一相似度对应的每个所述第二用户画像及关联的所述授教账号信息得以保留。
8.如权利要求7所述的网络直播系统,其特征在于,所述预设平均值测算模型采用算术平均值算法。
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