【技术实现步骤摘要】
一种基于大数据的教育系统及数据处理方法
本专利技术涉及远程教育
，具体是一种基于大数据的教育系统及数据处理方法。
技术介绍
伴随着互联网和以机器学习、深度学习为代表的智能技术的快速发展及在线学习平台对网络教育发展的促进，使得在线学习社区平台得到广泛应用，它以其丰富的教学资料和灵活多变的学习方式，实现了对不同种类学习者对学习需求的满足，为传统教育方式的变革创造了新的机会。但是现有的远程教育系统中，对于学习过程的促进作用很低，大部分人在使用的时候，往往只会坚持几天，然后便不再使用了；其原因是，现有的远程教育系统对于课程的推送过程不够重视，当推送课程与用户的相关性不强时，用户很容易失去兴趣，当推送课程与用户的相关性过强时，又会引起用户基于隐私权的反感。因此，如何优化课程推送过程，提高用户学习的积极性是本专利技术想要解决的问题。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种基于大数据的教育系统及数据处理方法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：<...
【技术保护点】
1.一种基于大数据的数据处理方法，其特征在于，包括：/n获取用户偏好类型，根据所述偏好类型确定推送比例，根据所述推送比例随机读取课程库中的课程信息并展示；其中，所述偏好类型包括视频、音频和文本；/n接收用户对展示的课程信息的查询请求，计算对应课程的偏好值，当所述偏好值大于预设的偏好阈值时，读取对应课程的显示词条；/n确定所述显示词条中的关键词，根据所述关键词遍历所述课程库，生成子课程库，再根据所述推送比例随机读取子课程库中的课程信息并展示；/n接收用户选取请求，读取课程价格，判断用户余额是否大于所述课程价格，当所述用户余额大于所述课程价格时，给予用户访问权限并更新用户余额。/n
【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的数据处理方法，其特征在于，包括：
获取用户偏好类型，根据所述偏好类型确定推送比例，根据所述推送比例随机读取课程库中的课程信息并展示；其中，所述偏好类型包括视频、音频和文本；
接收用户对展示的课程信息的查询请求，计算对应课程的偏好值，当所述偏好值大于预设的偏好阈值时，读取对应课程的显示词条；
确定所述显示词条中的关键词，根据所述关键词遍历所述课程库，生成子课程库，再根据所述推送比例随机读取子课程库中的课程信息并展示；
接收用户选取请求，读取课程价格，判断用户余额是否大于所述课程价格，当所述用户余额大于所述课程价格时，给予用户访问权限并更新用户余额。
2.根据权利要求1所述的基于大数据的数据处理方法，其特征在于，所述获取用户偏好类型，根据所述偏好类型确定推送比例的步骤具体包括：
获取用户终端的屏幕使用时间，根据屏幕使用时间确定各应用程序使用时间；
依次判断所述应用程序使用时间是否大于时间阈值，当所述应用程序使用时间大于时间阈值时，标记应用程序；
当所有应用程序使用时间均小于时间阈值时，基于应用程序使用时间对各应用程序进行降序排列，并标记应用程序，标记数量至少为三个，且按降序排列顺序进行标记；
根据标记的应用程序确定推送比例。
3.根据权利要求2所述的基于大数据的数据处理方法，其特征在于，所述根据标记的应用程序确定推送比例的步骤具体包括：
获取标记的应用程序及其文件类型；
根据文件类型对标记的应用程序进行分类，并分别计算同一文件类型对应的应用程序的总应用程序使用时间；
根据计算出的不同文件类型对应的总应用程序使用时间确定推送比例。
4.根据权利要求1所述的基于大数据的数据处理方法，其特征在于，所述接收用户对展示的课程信息的查询请求，计算对应课程的偏好值的步骤具体包括：
接收用户查询请求，向用户展示课程介绍；
获取用户浏览时长和标记指令；
根据所述用户浏览时长和标记指令计算对应课程的偏好值；其中，所述标记指令至少包括点赞和关注请求。
5.根据权利要求1所述的基于大数据的数据处理方法，其特征在于，接收用户选取请求，读取课程价格，判断用户余额是否大于所述课程价格的步骤包括：
基于所述课程访问频率和课程观看时长生成信用值；
基于所述信用值确定欠费额度，并根据所述欠费额度降低课程价格；
判断用户余额是否大于根据欠费额度降低后的课程价格；
所述信用值的计算公式为：
信用值=α*课程访问频率+β*课程观看时长；
其中，α和β均为修正系数，α和β的单位分别用于消除课程访问频率和课程观看时长的单位。
6.一种基于大数据的教育系统，其特征在于，所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：任剑岚，陈静茹，任剑洪，洪伟，熊慧芹，
申请(专利权)人：江西交通职业技术学院，
类型：发明
国别省市：江西;36
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