[发明专利]基于大数据分析和云计算的在线学习平台课程智能推荐方法

说明书

本发明公开基于大数据分析和云计算的在线学习平台课程智能推荐方法，通过对学生平台账户中学习过的各课程进行统计，提取学生平台账户中学习过各课程的详细信息中课程科目，并统计学生平台账户中学习过的各科目中各课程，分析各科目的课程数目占比，同时获取各科目的各课程内各章节主题的学习时长，计算在线学习平台中该学生的课程推荐预估系数；同时获取学生平台账户中该学生的各基本信息，筛选在线学习平台中符合该学生各基本信息的其他各学生，统计符合条件的其他各学生对应的课程推荐预估系数，计算在线学习平台中该学生的综合课程推荐预估系数，对比统计在线学习平台中符合推荐要求的各课程，并依次推荐至学生平台账户。

技术领域

本发明涉及课程智能推荐技术领域，涉及到基于大数据分析和云计算的在线学习平台课程智能推荐方法。

背景技术

在线学习平台中，课程推荐是其中一个关键环节。有效的课程推荐不仅可以提高学生的听课率和满意度，而且能够促进学习课程销售，提高在线学习平台的收益。

目前，大多数在线学习平台的课程推荐方法通常是通过学生兴趣偏好进行推荐，没有综合考虑学生学习行为和学习课程效果的影响，从而使得推荐结果的可解释性和合理性存在不足之处，无法满足学生学习需求，降低学生的满意度和兴趣度，同时现有的课程推荐方法无法根据条件类似的其他学生进行综合分析，导致课程推荐的准确性不高，从而无法确保学生适合学习推荐课程，使得学生对推荐课程的选课率受到影响，为了解决以上问题，现设计基于大数据分析和云计算的在线学习平台课程智能推荐方法。

发明内容

本发明的目的在于提供基于大数据分析和云计算的在线学习平台课程智能推荐方法，本发明通过对学生平台账户中学习过的各课程进行统计，获取学生平台账户中学习过各课程的详细信息，提取各课程的详细信息中课程科目，并统计学生平台账户中学习过的各科目中各课程，分析学生平台账户中学习过各科目的课程数目，计算各科目的课程数目占比，同时获取学生平台账户中学习过各科目的各课程内各章节主题的学习时长，对比分析各科目的各课程内各章节主题的学习时长差值，计算在线学习平台中该学生的课程推荐预估系数，并进行存储；同时获取学生平台账户中该学生的各基本信息，筛选在线学习平台中符合该学生各基本信息的其他各学生，统计在线学习平台中符合条件的其他各学生对应的课程推荐预估系数，计算在线学习平台中该学生的综合课程推荐预估系数，对比统计在线学习平台中符合推荐要求的各课程，并依次推荐至学生平台账户，解决了背景技术中存在的问题。

本发明的目的可以通过以下技术方案实现：

基于大数据分析和云计算的在线学习平台课程智能推荐方法，包括如下步骤：

S1、对学生平台账户中学习过的各课程进行统计，获取学生平台账户中学习过各课程的详细信息，提取各课程的详细信息中课程科目；

S2、并统计学生平台账户中学习过的各科目中各课程，分析学生平台账户中学习过各科目的课程数目，计算各科目的课程数目占比；

S3、同时获取学生平台账户中学习过各科目的各课程内各章节主题的学习时长，对比分析各科目的各课程内各章节主题的学习时长差值；

S4、计算在线学习平台中该学生的课程推荐预估系数，并进行存储；

S5、同时获取学生平台账户中该学生的各基本信息，筛选在线学习平台中符合该学生各基本信息的其他各学生；

S6、统计在线学习平台中符合条件的其他各学生对应的课程推荐预估系数；

S7、计算在线学习平台中该学生的综合课程推荐预估系数，对比统计在线学习平台中符合推荐要求的各课程，并依次推荐至学生平台账户；