一种基于智能化个性化推荐的学习辅助平台的制作方法
本发明属于在线学习技术领域，涉及学习辅助平台，具体是一种基于智能化个性化推荐的学习辅助平台。
背景技术：
在线学习是通过计算机互联网，或是通过手机无线网络，在一个网络虚拟教室与教师进行网络授课、学习的方式。目前在线学习已经不局限于此。网上有完善的在线学习平台系统。学习平台系统可以智能地将一个云题库与平台对接根据你的学习需要去完成你的学习目标。例如学生可以在线学习与自己学习同步的课程体系然后同步作答题目，作答完成后由系统智能为你呈现解题过程辅助你提高学习成绩。
当前学习平台中服务列表的排序，基本使用默认或按照发布时间先后进行排序，没有考虑用户在平台的各种行为习惯及学习偏好等因素，导致在向用户推荐课程或活动时，展现给用户的课程或活动的列表基本相同，机械且无个性化差异，无法为用户选择最优列表进行展示；同时针对学习平台的新用户和老用户，学习平台采用统一的服务标准，老用户需要重新输入自身需求，为此，我们提出一种基于智能化个性化推荐的学习辅助平台。
技术实现要素：
针对现有技术存在的不足，本发明目的是提供一种基于智能化个性化推荐的学习辅助平台。
本发明所要解决的技术问题为：
当前学习平台中服务列表的排序，基本使用默认或按照发布时间先后进行排序，没有考虑用户在平台的各种行为习惯及学习偏好等因素，导致在向用户推荐课程或活动时，展现给用户的课程或活动的列表基本相同，机械且无个性化差异，无法为用户选择最优列表进行展示；同时针对学习平台的新用户和老用户，学习平台采用统一的服务标准，老用户需要重新输入自身需求。
本发明的目的可以通过以下技术方案实现：
一种基于智能化个性化推荐的学习辅助平台，包括注册登录模块、智能推荐模块、推荐过滤模块、推荐启停模块、特性库以及特性集合模块；
所述智能推荐模块用于对登录学习辅助平台的学习人员进行智能推荐，智能推荐步骤具体如下：
步骤一：获取学习平台内的学习机构，得到学习机构对应的成立时间和在学习平台内的注册时间，计算成立时间和注册时间之间的时间和，并将时间和记为时间值；若学习机构的时间值大于等于时间阈值，则将该学习机构标记为优质学习机构u，u＝1，2，……，z；
步骤二：获取优质学习机构的学习科目，并将学习科目标记为xku，xku＝1，2，……，x；获取优质学习机构中对应学习科目的教学人员，并将对应学习科目的教学人员标记为rxku，利用求和公式计算得出优质学习机构的教学人员总和ru；
步骤三：获取优质学习机构的点击量dju和对应点击后在优质学习机构内的停留时间tdju；利用公式
步骤四：获取优质学习机构的学习人员数，并将学习人数标记为xxu；将教学人员与学习人员数进行比对，得出对应优质学习机构的师生比对值bdu，即每个学习人员配备的教学人员数；
步骤五：优质学习机构的教学人员总和ru、关注值gzu、师生比对值bdu结合公式计算得出优质学习机构的推荐值tju，公式具体如下：
步骤六：将计算得到推荐值叠加求和取平均值，得到优质学习机构的平均推荐值tjpu；
步骤七：平均推荐值tjpu遍历每个优质学习机构的推荐值tju，得到推荐值大于等于平均推荐值的优质学习机构和推荐值小于平均推荐值的优质学习机构；
步骤八：将推荐值大于等于平均推荐值的优质学习机构归类至智能推荐集合中，智能推荐集合中的优质学习机构通过智能推荐模块智能推荐给登录学习平台的学习人员；将推荐值小于平均推荐值的优质学习机构归类至等待推荐集合中，判定等待推荐集合中的优质学习机构不符合智能推荐标准；
所述智能推荐模块将智能推荐的学习机构推送至学习平台中，所述学习平台接收到智能推荐模块推送的学习机构，学习平台将学习机构推送展示在学习平台首页；所述推荐过滤模块用于学习人员对学习平台内的学习机构进行推荐过滤，推荐过滤过程具体如下：
s1：学习人员通过推荐过滤模块输入所要学习的科目名称；科目名称作为第一限定条件对学习机构进行推荐过滤；获取带有相同科目名称的学习机构，该类学习机构记为海选学习机构；
s2：学习人员再次通过推荐过滤模块输入该科目名称在学习时对应的教学人员数，教学人员数作为第二限定条件对学习机构进行推荐过滤；从海选学习机构中选取满足学习人员第二限定条件的学习机构，并将该类海选学习机构记为初选学习机构；
s3：学习人员最后通过推荐过滤模块输入该科目名称在学习时对应的教学时间，教学时间作为第三限定条件对学习机构进行推荐过滤；从初选学习机构中选取满足学习人员第三限定条件的学习机构，并将该类初选学习机构记为待选学习机构；
s4：学习人员从待选学习机构中选取最终的学习机构，并将学习人员对应的学习时间发送至推荐启停模块。
进一步地，所述注册登录模块用于学习人员通过个人终端输入个人信息后进行注册登录，并将个人信息发送至学习平台进行存储；个人信息包括人员姓名、实名认证手机号码、个人照片、教育程度、科目成绩等；所述注册登录模块还用于学习机构输入备案材料后进行注册登录，并将备案材料发送至服务器内存储。
进一步地，所述推荐启停模块用于接收推荐过滤模块发送的学习人员的教学时间，教学时间包括教学开始时间和教学停止时间；将推荐启停模块接收教学时间的时间信息记为预定停止推荐时间；若学习人员的教学开始时间到达预定停止推荐时间，推荐启停模块立即暂停学习平台对学习人员推送学习机构，若学习人员的教学开始时间未到达预定停止推荐时间，推荐启停模块将教学开始时间重新记为预定停止推荐时间，在达到重新制定的预定停止推荐时间时，推荐启停模块暂停学习平台对学习人员推送学习机构；将教学停止时间记为预定开启推荐时间，若学习人员的教学停止时间到达预定开启推荐时间，推荐启停模块立即开启学习平台对学习人员推送学习机构。
进一步地，所述特性集合模块用于对学习人员的浏览特性、学习特性进行集合，工作过程具体如下：
p1：获取学习平台中的学习人员，将学习人员标记为i，i＝1，2，……，n；获取学习人员的学习次数，并将学习人员的学习次数标记为ci；
p2：获取学习平台每次学习的教学开始时间tkci和教学停止时间ttci，利用教学开始时间tkci和教学停止时间ttci之间的时间差计算得到每次学习的学习时长tcci；将利用公式tpi＝tcci/ci计算得出学习人员的平均学习时长tpi；
p3：按照上述方法，计算得出学习人员的平均教学开始时间tpki和平均教学停止时间tpti；
p4：获取学习人员每次学习的学习科目数和科目名称，统计学习人员学习时科目名称的出现次数，并将降序排列后生成学习科目偏爱表；
p5：特性集合模块将学习人员的平均学习时长tpi、平均教学开始时间tpki和平均教学停止时间tpti、学习科目偏爱表打包集合成学习人员对应的学习特性包，并将学习特性包存储至特性库；学习特性包带有学习人员的身份标识。
进一步地，所述特性库用于存储学习人员的浏览特性、学习特性；浏览特性具体包括浏览的学习机构、科目名称、停留时间；学习特性具体包括学习时间、学习科目、科目对应教学人员数、兴趣课目。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
1、本发明通过智能推荐模块对登录学习辅助平台的学习人员进行智能推荐，通过获取学习平台内的学习机构，得到学习机构对应的成立时间和在学习平台内的注册时间之间的时间和，将时间和记为时间值，学习机构的时间值与时间阈值比对判定学习机构是否优质学习机构，而后通过获取优质学习机构的教学人员总和、关注值和师生比对值，结合公式计算得出优质学习机构的推荐值，计算得到推荐值的平均值得到平均推荐值，平均推荐值遍历每个优质学习机构的推荐值，推荐值与平均推荐值进行比对得到智能推荐集合和等待推荐集合，智能推荐模块将智能推荐集合中的智能推荐的学习机构推送至学习平台中；
2、本发明中的学习人员通过推荐过滤模块对学习平台内的学习机构进行推荐过滤，学习人员通过推荐过滤模块输入所要学习的科目名称、科目名称在学习时对应的教学人员数、学习时对应的教学时间，学习的科目名称、科目名称在学习时对应的教学人员数、学习时对应的教学时间作为限定条件对学习机构进行推荐过滤；
3、本发明通过特性集合模块用于对学习人员的浏览特性、学习特性进行集合，集合对应学习人员的平均学习时长、平均教学开始时间、平均教学停止时间和学习科目偏爱表，平均学习时长、平均教学开始时间和平均教学停止时间、学习科目偏爱表打包集合成学习人员对应的学习特性包，用户在学习平台中再次筛选学习机构时，学习特性包中的浏览特性、学习特性自动反馈给学习平台，学习平台依据浏览特性、学习特性自动推荐过滤学习机构，避免登录学习平台时，反复输入限定条件。
附图说明
为了便于本领域技术人员理解，下面结合附图对本发明作进一步的说明。
图1为本发明的整体系统框图。
具体实施方式
下面将结合实施例对本发明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作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1所示，一种基于智能化个性化推荐的学习辅助平台，包括注册登录模块、智能推荐模块、推荐过滤模块、推荐启停模块、特性库以及特性集合模块；
注册登录模块用于学习人员通过个人终端输入个人信息后进行注册登录，并将个人信息发送至学习平台进行存储；个人信息包括人员姓名、实名认证手机号码、个人照片、教育程度、科目成绩等；注册登录模块还用于学习机构输入备案材料后进行注册登录，并将备案材料发送至服务器内存储；
备案材料具体包括以下部分：
a1-机构信息：包括法人信息、机构注册和联系地址、机构法人证书或营业执照、机构常用联系人和联系方式等；
a2-业务信息：包括基本信息、icp备案号及截图、电信业务经营许可证号码及截图、用户投诉举报链接截图、用户服务协议备案，其中基本信息包括党组织建立情况、资金管理办法、保障条件、服务承诺、培训平台技术保障等；
a3-教学人员：包括姓名、性别、国籍、证件号等基本信息，教师资格证明等；
a4-培训内容：包括名称、学科、内容等基本信息，授课方式、辅导教师、课时、课时费等课程相关信息，相关证明材料等；
a5-机构承诺：包括校外在线培训机构需遵守的相关法律法规内容。
智能推荐模块主要针对从未有过在线学习经验的用户，当未在线学习的用户登录进入学习辅助平台时，智能推荐模块用于对登录学习辅助平台的学习人员进行智能推荐，智能推荐步骤具体如下：
步骤一：获取学习平台内的学习机构，得到学习机构对应的成立时间和在学习平台内的注册时间，计算成立时间和注册时间之间的时间和，并将时间和记为时间值；若学习机构的时间值大于等于时间阈值，则将该学习机构标记为优质学习机构u，u＝1，2，……，z；
步骤二：获取优质学习机构的学习科目，并将学习科目标记为xku，xku＝1，2，……，x；获取优质学习机构中对应学习科目的教学人员，并将对应学习科目的教学人员标记为rxku，利用求和公式计算得出优质学习机构的教学人员总和ru；
步骤三：获取优质学习机构的点击量dju和对应点击后在优质学习机构内的停留时间tdju；利用公式
步骤四：获取优质学习机构的学习人员数，并将学习人数标记为xxu；将教学人员与学习人员数进行比对，得出对应优质学习机构的师生比对值bdu，即每个学习人员配备的教学人员数；
步骤五：优质学习机构的教学人员总和ru、关注值gzu、师生比对值bdu结合公式计算得出优质学习机构的推荐值tju，公式具体如下：
步骤六：将计算得到推荐值叠加求和取平均值，得到优质学习机构的平均推荐值tjpu；
步骤七：平均推荐值tjpu遍历每个优质学习机构的推荐值tju，得到推荐值大于等于平均推荐值的优质学习机构和推荐值小于平均推荐值的优质学习机构；
步骤八：将推荐值大于等于平均推荐值的优质学习机构归类至智能推荐集合中，智能推荐集合中的优质学习机构通过智能推荐模块智能推荐给登录学习平台的学习人员；将推荐值小于平均推荐值的优质学习机构归类至等待推荐集合中，判定等待推荐集合中的优质学习机构不符合智能推荐标准；
智能推荐模块将智能推荐的学习机构推送至学习平台中，学习平台接收到智能推荐模块推送的学习机构，学习平台将学习机构推送展示在学习平台首页；
推荐过滤模块用于学习人员对学习平台内的学习机构进行推荐过滤，推荐过滤过程具体如下：
s1：学习人员通过推荐过滤模块输入所要学习的科目名称；科目名称作为第一限定条件对学习机构进行推荐过滤；获取带有相同科目名称的学习机构，该类学习机构记为海选学习机构；
s2：学习人员再次通过推荐过滤模块输入该科目名称在学习时对应的教学人员数，教学人员数作为第二限定条件对学习机构进行推荐过滤；从海选学习机构中选取满足学习人员第二限定条件的学习机构，并将该类海选学习机构记为初选学习机构；
s3：学习人员最后通过推荐过滤模块输入该科目名称在学习时对应的教学时间，教学时间作为第三限定条件对学习机构进行推荐过滤；从初选学习机构中选取满足学习人员第三限定条件的学习机构，并将该类初选学习机构记为待选学习机构；
s4：学习人员从待选学习机构中选取最终的学习机构，并将学习人员对应的学习时间发送至推荐启停模块；
推荐启停模块用于接收推荐过滤模块发送的学习人员的教学时间，教学时间包括教学开始时间和教学停止时间；将推荐启停模块接收教学时间的时间信息记为预定停止推荐时间；若学习人员的教学开始时间到达预定停止推荐时间，推荐启停模块立即暂停学习平台对学习人员推送学习机构，若学习人员的教学开始时间未到达预定停止推荐时间，推荐启停模块将教学开始时间重新记为预定停止推荐时间，在达到重新制定的预定停止推荐时间时，推荐启停模块暂停学习平台对学习人员推送学习机构；将教学停止时间记为预定开启推荐时间，若学习人员的教学停止时间到达预定开启推荐时间，推荐启停模块立即开启学习平台对学习人员推送学习机构；
特性集合模块用于对学习人员的浏览特性、学习特性进行集合，工作过程具体如下：
p1：获取学习平台中的学习人员，将学习人员标记为i，i＝1，2，……，n；获取学习人员的学习次数，并将学习人员的学习次数标记为ci；
p2：获取学习平台每次学习的教学开始时间tkci和教学停止时间ttci，利用教学开始时间tkci和教学停止时间ttci之间的时间差计算得到每次学习的学习时长tcci；将利用公式tpi＝tcci/ci计算得出学习人员的平均学习时长tpi；
p3：按照上述方法，计算得出学习人员的平均教学开始时间tpki和平均教学停止时间tpti；
p4：获取学习人员每次学习的学习科目数和科目名称，统计学习人员学习时科目名称的出现次数，并将降序排列后生成学习科目偏爱表；
p5：特性集合模块将学习人员的平均学习时长tpi、平均教学开始时间tpki和平均教学停止时间tpti、学习科目偏爱表打包集合成学习人员对应的学习特性包，并将学习特性包存储至特性库；学习特性包带有学习人员的身份标识；
特性库用于存储学习人员的浏览特性、学习特性；浏览特性具体包括浏览的学习机构、科目名称、停留时间等；学习特性具体包括学习时间、学习科目、科目对应教学人员数、兴趣课目等；
特性集合模块主要针对有过在线学习经验的用户，有过在线学习经验的用户在学习平台中再次筛选学习机构时，特性集合模块用于集合有过在线学习经验的用户的特性；
有过在线学习经验的用户登录学习平台时，首先比对学习特性包中的身份标识，若身份识别通过，学习特性包中的浏览特性、学习特性自动反馈给学习平台，学习平台依据浏览特性、学习特性自动推荐过滤学习机构，避免登录学习平台时，反复输入限定条件。
一种基于智能化个性化推荐的学习辅助平台，工作时，通过智能推荐模块对登录学习辅助平台的学习人员进行智能推荐，获取学习平台内的学习机构，得到学习机构对应的成立时间和在学习平台内的注册时间，计算成立时间和注册时间之间的时间和，将时间和记为时间值，若学习机构的时间值大于等于时间阈值，则将该学习机构记为优质学习机构u，获取优质学习机构的学习科目xku、对应学习科目的教学人员rxku，利用求和公式计算得出优质学习机构的教学人员总和ru，而后获取优质学习机构的点击量dju和对应点击后在优质学习机构内的停留时间tdju，利用公式
学习人员通过推荐过滤模块对学习平台内的学习机构进行推荐过滤，学习人员通过推荐过滤模块输入所要学习的科目名称，科目名称作为第一限定条件对学习机构进行推荐过滤，获取带有相同科目名称的学习机构，该类学习机构记为海选学习机构，学习人员再次通过推荐过滤模块输入该科目名称在学习时对应的教学人员数，教学人员数作为第二限定条件对学习机构进行推荐过滤；从海选学习机构中选取满足学习人员第二限定条件的学习机构，并将该类海选学习机构记为初选学习机构，学习人员最后通过推荐过滤模块输入该科目名称在学习时对应的教学时间，教学时间作为第三限定条件对学习机构进行推荐过滤，从初选学习机构中选取满足学习人员第三限定条件的学习机构，并将该类初选学习机构记为待选学习机构，学习人员从待选学习机构中选取最终的学习机构，并将学习人员对应的学习时间发送至推荐启停模块；
推荐启停模块接收到推荐过滤模块发送的学习人员的教学时间，将推荐启停模块接收教学时间的时间信息记为预定停止推荐时间，若学习人员的教学开始时间到达预定停止推荐时间，推荐启停模块立即暂停学习平台对学习人员推送学习机构，若学习人员的教学开始时间未到达预定停止推荐时间，推荐启停模块将教学开始时间重新记为预定停止推荐时间，在达到重新制定的预定停止推荐时间时，推荐启停模块暂停学习平台对学习人员推送学习机构，同时，将教学停止时间记为预定开启推荐时间，若学习人员的教学停止时间到达预定开启推荐时间，推荐启停模块立即开启学习平台对学习人员推送学习机构；
通过特性集合模块用于对学习人员的浏览特性、学习特性进行集合，获取学习平台中的学习人员i，获取学习人员的学习次数ci、每次学习的教学开始时间tkci和教学停止时间ttci，利用教学开始时间tkci和教学停止时间ttci之间的时间差计算得到每次学习的学习时长tcci，将利用公式tpi＝tcci/ci计算得出学习人员的平均学习时长tpi，以此类推计算得出学习人员的平均教学开始时间tpki和平均教学停止时间tpti，而后获取学习人员每次学习的学习科目数和科目名称，统计学习人员学习时科目名称的出现次数，并将降序排列后生成学习科目偏爱表，特性集合模块将学习人员的平均学习时长tpi、平均教学开始时间tpki和平均教学停止时间tpti、学习科目偏爱表打包集合成学习人员对应的学习特性包，并将学习特性包存储至特性库，特性集合模块主要针对有过在线学习经验的用户，有过在线学习经验的用户在学习平台中再次筛选学习机构时，首先比对学习特性包中的身份标识，若身份识别通过，学习特性包中的浏览特性、学习特性自动反馈给学习平台，学习平台依据浏览特性、学习特性自动推荐过滤学习机构，避免登录学习平台时，反复输入限定条件。
上述公式均是去量纲后取其数值计算，公式是由采集大量数据进行软件模拟得到最近真实情况的一个公式，公式中的预设参数由本领域的技术人员根据实际情况进行设置。
以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为的具体实施方式。显然，根据本说明书的内容，可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本发明的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。
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