[发明专利]基于大数据的教育软件数据处理方法

权利要求书

1.基于大数据的教育软件数据处理方法，其特征在于：包括以下步骤；

S1.教育软件课程类别分类标记：对教育软件上存在的课程类别进行统计，并对统计的各课程类别按照预设的顺序进行编号，依次标记为1,2...i...n，同时对各课程类别对应的所有课程名称进行统计，进而构成各课程类别对应的课程名称集合，并获取各课程名称对应的课程教师，以此将各课程类别中各课程名称对应的课程教师进行对比，统计各课程类别中包含的课程教师数量，由此得到各课程类别中各课程教师对应的课程数量及每个课程对应的课程名称，从而对应存储在各课程类别中各课程教师对应的课程数据库中；

S2.用户基本信息获取及历史学习记录筛选：根据学生用户在该教育软件的登录账号，获取该学生用户的基本信息和该学生用户监护人的基本信息，同时根据该学生用户在该教育软件的登录账号筛选预设时间段内的各条历史学习记录，并对筛选的预设时间段内的各条历史学习记录按照学习时间的先后顺序进行编号，分别标记为1,2...j...m；

S3.学习参数集合构建：对筛选的预设时间段内的各条历史学习记录获取其对应的学习参数，并将获取的预设时间段内的各条历史学习记录对应的学习参数构成学习参数集合G_w(g_w1,g_w2,...,g_wj,...,g_wm)，g_wj表示预设时间段内第j条历史学习记录的第w个学习参数对应的数值，w表示学习参数，w＝r1,r2,r3,r4,r1,r2,r3,r4分别表示课程名称，学习时长，课程时长，测试分数；

S4.各候选课程类别学习参数集合构建：从学习参数集合中提取各条历史学习记录对应的课程名称，进而将其与各课程类别对应的课程名称集合进行对比，筛选各条历史学习记录对应的课程类别，可记为F1,F2...Fj...Fm,以此将各条历史学习记录对应的课程类别进行相互对比，分析是否存在相同的课程类别，若存在相同的课程类别，则统计相同课程类别的数量，各相同课程类别记为候选课程类别，此时对各候选课程类别进行编号，分别标记为A,B...I...N，并对各候选课程类别统计其对应的历史学习记录总条数及各条历史学习记录对应的编号，其中各历史学习记录对应的编号可记为1,2...a...z，由此根据各候选课程类别对应的各条历史学习记录编号从学习参数集合中提取各条历史学习记录编号对应的学习参数，从而构成各候选课程类别学习参数集合P_w^M(p_w^M1,p_w^M2,...,p_w^Ma,...,p_w^Mz)，p_w^Ma表示第M个候选课程类别对应的第a条历史学习记录的第w个学习参数对应的数值，M表示候选课程类别，M＝A,B...I...N；

S5.用户偏好课程类别分析：从各候选课程类别学习参数集合中提取各候选课程类别中各条历史学习记录对应的学习时长和课程时长，统计各候选课程类别中各条历史学习记录对应的学习专注力系数，所述各候选课程类别中各条历史学习记录对应的学习专注力系数的计算公式为式中η_a^M表示第M个候选课程类别中第a条历史学习记录对应的学习专注力系数,p_r2^Ma、p_r3^Ma分别表示第M个候选课程类别中第a条历史学习记录对应的学习时长、课程时长；进而根据各候选课程类别中各条历史学习记录对应的学习时长和学习专注力系数以及各候选课程类别对应的历史学习记录总条数统计各候选课程类别对应的偏好系数，所述各候选课程类别对应的偏好系数的计算公式为式中表示第M个候选课程类别对应的偏好系数，p_r2^Ma表示第M个候选课程类别中第a条历史学习记录对应的学习时长，z_M表示第M个候选课程类别对应的历史学习记录总条数；此时将各候选课程类别按照其对应的偏好系数由大到小进行排序，得到各候选课程类别对应的排序结果，进而从排序结果中筛选排在第一位的候选课程类别作为该学生用户的偏好课程类别；

S6.用户偏好课程类别的偏好学习时长分析：根据筛选的偏好课程类别从各候选课程类别学习参数集合中提取该偏好课程类别中各条历史学习记录对应的学习参数，并从中获取该偏好课程类别中各条历史学习记录对应的学习时长，进而进行相互对比，分析是否存在相同的学习时长，若存在相同的学习时长，则统计相同学习时长的数量，各相同学习时长记为候选学习时长，进而统计各候选学习时长在该偏好课程类别中各条历史学习记录对应的学习时长内出现的频次，以此筛选出现频次最高的候选学习时长作为该学生用户对该偏好课程类别对应的偏好学习时长；

S7.用户偏好课程类别的偏好课程教师分析：根据筛选的偏好课程类别从各候选课程类别学习参数集合中提取该偏好课程类别中各条历史学习记录对应的课程教师，进而进行相互对比，分析是否存在相同的课程教师，若存在相同的课程教师，则统计相同课程教师的数量，各相同课程教师记为候选课程教师，进而统计各候选课程教师在该偏好课程类别中各条历史学习记录对应的课程教师内出现的频次，以此筛选出现频次最高的候选课程教师作为该学生用户对该偏好课程类别对应的偏好课程教师；

S8.偏好课程筛选并推荐：根据得到的该学生用户对应的偏好课程类别和对应的偏好课程教师，从各课程类别中各课程教师对应的课程数据库中提取该偏好课程类别对应该偏好课程教师对应的各个课程名称，并获取各个课程名称对应的课程时长，进而将获取的各个课程名称对应的课程时长与该学生用户对应的偏好学习时长进行对比，从中筛选出与学生用户偏好学习时长相同的课程名称，由此将筛选出的课程名称推荐给该学生用户；

S9.擅长课程类别和薄弱课程类别分析：根据S4获取的各条历史学习记录对应的课程类别，由此统计出在所有历史学习记录中对应的课程类别数量，并获取各课程类别对应的历史学习记录总条数和各条历史学习记录编号，同时根据各课程类别对应的各条历史学习记录编号从学习参数集合中提取各条历史学习记录对应的测试分数，由此统计该学生用户学习的各课程类别中各条历史学习记录对应的测试成绩优异系数，进而计算该学生用户学习的各课程类别对应的平均测试成绩优异系数，以此将该学生用户学习的各课程类别按照其对应的平均测试成绩优异系数由大到小进行排序，得到该学生用户学习的各课程类别的排序结果，从而从各课程类别的排序结果中提取平均测试成绩优异系数最大的课程类别和平均测试成绩优异系数最小的课程类别，其中平均测试成绩优异系数最大的课程类别记为擅长课程类别，平均测试成绩优异系数最小的课程类别记为薄弱课程类别，此时从该学生用户的基本信息中提取该学生用户的联系方式，从该学生用户监护人的基本信息中提取该学生用户监护人的联系方式，进而将该学生用户的擅长课程类别和薄弱课程类别分别发送给该学生用户和该学生用户监护人。