[发明专利]数据处理方法、装置、存储介质和电子设备

权利要求书

1.一种数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：

获取试听教学数据，所述试听教学数据包括：至少一个待定老师信息和多个待定学员信息，所述待定老师信息包括待定学员对老师的评价信息，所述待定学员信息包括待定老师对学员的评价信息；

将所述试听教学数据输入至预设的预测模型，以确定待定老师与待定学员之间的匹配信息；

根据所述匹配信息和预定规则确定开班信息，所述开班信息包括目标老师信息和目标学员信息，所述预定规则用于指示目标学员的数量。

2.根据权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，根据所述匹配信息和预定规则确定开班信息包括：

根据所述匹配信息对待定老师和待定学员进行匹配；

根据所述预定规则从匹配的待定老师和待定学员中选择所述目标老师和目标学员，以确定所述开班信息。

3.根据权利要求2所述的数据处理方法，其特征在于，根据所述预定规则从匹配的待定老师和待定学员中选择所述目标老师和目标学员包括：

根据所述预定规则和预定算法从匹配的待定老师和待定学员中选择所述目标老师和目标学员。

4.根据权利要求3所述的数据处理方法，其特征在于，响应于所述预定规则指示目标学员的数量为N，根据所述预定规则和预定算法从匹配的待定老师和待定学员中选择所述目标老师和目标学员包括：

构建数量均为N的待定老师与待定学员的带权重的二分图，所述权重设置为对应的匹配信息，N为大于1的正整数；

根据所述预定算法对带所述权重的二分图进行最佳匹配操作；

根据所述最佳匹配操作来选择所述目标老师和目标学员。

5.根据权利要求4所述的数据处理方法，其特征在于，所述预定算法为带所述权重的匈牙利算法。

6.根据权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，所述预测模型通过如下方式进行训练：

获取历史教学数据，所述历史教学数据包括：含有学员评价信息的老师信息、含有老师评价信息的学员信息；

根据所述老师信息和所述学员信息来确定老师学员匹配关系；

根据所述老师学员匹配关系来训练所述预测模型。

7.根据权利要求6所述的数据处理方法，其特征在于，获取历史教学数据之后，所述方法还包括：

对所述历史教学数据进行数字化处理，所述数字化处理包括以下之一：独热编码操作、分箱操作。

8.根据权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，所述预测模型为梯度提升决策树模型。

9.一种数据处理装置，其特征在于，所述装置包括：

数据获取单元，用于获取试听教学数据，所述试听教学数据包括：至少一个待定老师信息和多个待定学员信息，所述待定老师信息包括待定学员对老师的评价信息，所述待定学员信息包括待定老师对学员的评价信息；

匹配信息确定单元，用于将所述试听教学数据输入至预设的预测模型，以确定待定老师与待定学员之间的匹配信息；

开班信息确定单元，用于根据所述匹配信息和预定规则确定开班信息，所述开班信息包括目标老师信息和目标学员信息，所述预定规则用于指示目标学员的数量。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储计算机程序指令，其特征在于，所述计算机程序指令在被处理器执行时实现如权利要求1-8中任一项所述的方法。

11.一种电子设备，包括存储器和处理器，其特征在于，所述存储器用于存储一条或多条计算机程序指令，其中，所述一条或多条计算机程序指令被所述处理器执行以实现如权利要求1-8中任一项所述的方法。