教师侧在线教学资源推荐方法技术

本申请涉及一种教师侧在线教学资源推荐方法，包括以下步骤：对视频、课程及教师信息进行关键信息提取，并存入检索引擎；获取当前老师或课程的信息，并检索是否存在相似的老师或课程，若是，获取相似老师或课程的引用视频，分析汇总成一般视频引用链，并依据老师当前的行为判断当前处于引用链的哪一节，以该节为基点推荐几个相关的视频。上述教师侧在线教学资源推荐方法，当获取到老师和当前课程信息时，会根据搜索到的老师或视频信息推荐与当前老师的课程相关度最高的多个老师的课程或视频，该方法能够在繁杂的视频库中快速推荐给老师所需要视频，使用更方便，节省了老师备课时间。节省了老师备课时间。节省了老师备课时间。

【技术实现步骤摘要】
教师侧在线教学资源推荐方法


[0001]本申请涉及在线教育
，特别是涉及一种教师侧在线教学资源推荐方法。

技术介绍

[0002]在高校教学场景中，老师们不仅有教学任务，还有着大量的科研任务，因此，在保证教学质量的情况下如何提升教学效率是高校教育场景中一个经典问题。虽然教学视频可以帮助老师节省很大一部分授课时间，但是制作教学视频需要很多前期准备，因此在自己的课程中复用一些已公开的优质教学视频成了很多老师的选择。
[0003]在一些教学视频平台上，教学视频数量过多，老师搜索并查看甄选的行为耗时较长。因此，从海量的视频资源中找到自己所需要的教学视频成为了减轻老师备课成本的瓶颈之一。
[0004]目前在线教育的视频推荐场景中，针对的用户对象一般为学习者，根据学习者的学习兴趣进行视频推荐。用户的学习兴趣一般而言可能是发散且无序的，而老师的教学目标和教学体系是明确具体的，且流程一般是严格有序的，比如没有学过导数就很难让学生去学习微分，因此现有的推荐任务及方案无法适用于老师备课场景下的视频推荐。

技术实现思路

[0005]基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够在繁杂的视频库中快速推荐给老师所需要视频的教师侧在线教学资源推荐方法。
[0006]一种教师侧在线教学资源推荐方法，所述方法包括：
[0007]对视频、课程及教师信息进行关键信息提取，并存入检索引擎；
[0008]获取当前老师或课程的信息，并检索是否存在相似的老师或课程，若是，则
[0009]获取相似老师或课程的引用视频，分析汇总成一般视频引用链，并依据老师当前的行为判断当前处于引用链的哪一节，以该节为基点推荐几个相关的视频；若否，则
[0010]获取老师当前的行为信息，从中提取出关键知识点等信息，并以此推荐几个相关视频；
[0011]对推荐获得的多个视频进行得分排序，选取最终的预定数量的视频。
[0012]在其中一个实施例中，所述对视频、课程及教师信息进行关键信息提取，包括：
[0013]对视频的结构化和非结构化信息进行向量化处理和关键信息提取；
[0014]对课程的名称、开课学校、已上传资料、引用视频及历史检索信息进行提取；
[0015]对教师的历史开课信息、上传资料数据、历史观看及引用视频信息进行提取。
[0016]在其中一个实施例中，所述对视频的结构化和非结构化信息进行向量化处理和关键信息提取，包括：
[0017]选取视频结构化信息中的部分字段作为视频关键信息；
[0018]对视频进行OCR处理，去除视频重复帧和被包含帧，并按向前规则为每一帧赋予时长。
[0019]在其中一个实施例中，所述选取视频结构化信息中的部分字段作为视频关键信息，之后还包括：
[0020]将选取的关键信息嵌入到视频向量表示中，并存入检索引擎。
[0021]在其中一个实施例中，所述对视频进行OCR处理，去除视频重复帧，并按向前规则为每一帧赋予时长，之后还包括：
[0022]对去重后的文本进行关键词提取，并根据关键词所在帧的时长对视频时长的占比判断关键词的权重，并嵌入视频向量表示中。
[0023]在其中一个实施例中，所述对视频的结构化和非结构化信息进行向量化处理和关键信息提取，还包括：
[0024]对视频进行ASR处理，提取文本的关键词，并根据关键词出现频次判断关键词的权重，并嵌入视频向量表示中。
[0025]在其中一个实施例中，所述获取当前老师或课程的信息，并检索是否存在相似的老师或课程，包括：
[0026]对老师或课程的各项关键信息得分点进行赋值；
[0027]根据老师视频行为及关键知识点信息判断是否存在相似老师或课程，若是，则
[0028]获取相似老师或课程，并归纳出视频引用链。
[0029]在其中一个实施例中，所述推荐以相似老师或课程的视频为基点的多个相关视频，包括：
[0030]判断当前老师或课程的视频处于引用链的哪一节；
[0031]以当前老师或课程的视频处于引用链的节点为基点推荐前一节和后两节视频。
[0032]在其中一个实施例中，所述根据该关键信息对视频库中视频进行检索，推荐相关度最高的多个视频，包括：
[0033]基于语义和关键词对视频进行检索；
[0034]根据检索获得的视频与当前老师视频的关键信息相同点获取得分最多的三个视频。
[0035]在其中一个实施例中，所述方法还包括：
[0036]对不同推荐路径的视频进行去重；
[0037]对不同路径分配不同权重，得到一个视频在所有路径上的加权得分，再推荐得分最高的三个视频。
[0038]上述教师侧在线教学资源推荐方法，通过对视频、课程及教师关键信息进行提取，并存入检索引擎，当获取到老师和当前课程信息时，检索引擎会进行搜索，并根据搜索到的老师或视频信息推荐与当前老师的课程相关度最高的多个老师的课程或视频，该方法能够在繁杂的视频库中快速推荐给老师所需要视频，使用更方便，节省了老师备课时间。
附图说明
[0039]图1为本申请中一个实施例的教师侧在线教学资源推荐方法步骤图；
[0040]图2为本申请中另一个实施例的教师侧在线教学资源推荐方法步骤图；
[0041]图3为本申请中一个实施例的教师侧在线教学资源推荐方法架构示意图。
具体实施方式
[0042]为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地说明，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
[0043]需要说明的是，当组件被称为“固定于”或“设置于”另一个组件，它可以直接在另一个组件上或者也可以存在居中的组件。当一个组件被认为是“连接”另一个组件，它可以是直接连接到另一个组件或者可能同时存在居中组件。本申请的说明书所使用的术语“垂直的”、“水平的”、“上”、“下”、“左”、“右”以及类似的表述只是为了说明的目的，并不表示是唯一的实施方式。
[0044]此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本申请的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。
[0045]在本申请中，除非另有明确的规定和限定，第一特征在第二特征“上”、“下”可以是第一特征直接和第二特征接触，或第一特征和第二特征间接地通过中间媒介接触。而且，第一特征在第二特征“之上”、“上方”和“上面”可是第一特征在第二特征正上方或斜上方，或仅表示第一特征水平高度高于第二特征。第一特征在第二特征“之下”、“下方”本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种教师侧在线教学资源推荐方法，其特征在于，所述方法包括：对视频、课程及教师信息进行关键信息提取，并存入检索引擎；获取当前老师或课程的信息，并检索是否存在相似的老师或课程，若是，则获取相似老师或课程的引用视频，分析汇总成一般视频引用链，并依据老师当前的行为判断当前处于引用链的哪一节，以该节为基点推荐几个相关的视频；若否，则获取老师当前的行为信息，从中提取出关键知识点等信息，并以此推荐几个相关视频；对推荐获得的多个视频进行得分排序，选取最终的预定数量的视频。2.根据权利要求1所述的教师侧在线教学资源推荐方法，其特征在于，所述对视频、课程及教师信息进行关键信息提取，包括：对视频的结构化和非结构化信息进行向量化处理和关键信息提取；对课程的名称、开课学校、已上传资料、引用视频及历史检索信息进行提取；对教师的历史开课信息、上传资料数据、历史观看及引用视频信息进行提取。3.根据权利要求2所述的教师侧在线教学资源推荐方法，其特征在于，所述对视频的结构化和非结构化信息进行向量化处理和关键信息提取，包括：选取视频结构化信息中的部分字段作为视频关键信息；对视频进行OCR处理，去除视频重复帧和被包含帧，并按向前规则为每一帧赋予时长。4.根据权利要求3所述的教师侧在线教学资源推荐方法，其特征在于，所述选取视频结构化信息中的部分字段作为视频关键信息，之后还包括：将选取的关键信息嵌入到视频向量表示中，并存入检索引擎。5.根据权利要求4所述的教师侧在线教学资源推荐方法，其特征在于，所述对视频进行OCR处理，去除视频重复帧，并按向前规则为每一帧赋予时...

【专利技术属性】
技术研发人员：王晖，陈方逸，
申请(专利权)人：上海卓越睿新数码科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：