一种在线教育课程优化排序的方法和装置与流程

本发明涉及计算机领域，尤其涉及一种在线教育课程优化排序的方法和装置。

背景技术：

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"课程在线"网站秉承“一切以用户为中心”的发展理念，始终将广大用户的需求和满意度放在第一位，坚持从用户的立场出发，做用户心中最满意的考试大，赢得了广大用户的广泛支持和信赖。

因此，如何根据用户的满意度和评分对在线教育课程进行优化和重新排列，是很重要的一个研究方面。

技术实现要素：

基于此，本发明提供了一种在线教育课程优化排序的的方法和装置。

本发明提供一种通过付费用户评论打分来进行在线教育课程优化排序的方法，基于付费用户的评论打分进行排序，所述方法包括：

设置一打分规则，让付费用户根据所述打分规则对所述在线课程的每一个进行打分，得到基于该其中一个在线课程的得分数组S[i，n]；

构建基于所述付费用户的得分数组的权重矩阵N，其中，所述权重矩阵N中的包括N个所述在线课程的得分数组S[i，n]；

根据一预设策略，对所述N个所述在线课程的得分数组S[i，n]进行打乱；

将打乱后的所述矩阵根据一预设算法进行重新优化排序，得到最优的矩阵。

在其中一个实施例中，所述设置打分规则包括:

设置打分规则：设S＝s1、s2...sm和T＝t 1、t2、...tn是两个待比对的序列；

通过在S和T中合适的位置插入空位得到S'和T'，使得|S'|＝|T'|，令位置i上字符比对得分为σ(S'[i],T'[i])，其中R为正数，‘-’表示空位，其中，m(S'[i]T'[i])为矩阵M的元素，P'(T'[i-1]T'[i])为矩阵N'的元素，则序列全局得分为：

在其中一个实施例中，所述预设算法为冒泡排序法，具体包括：

若前一个课程的分数比当前分数高，则将前一个课程的分数替换当前分数；

若前一个课程的分数比当前分数低，则保持不变。

在其中一个实施例中，所述预设策略包括：

匹配得分比失配得分高；

转换得分比颠换得分高。

在其中一个实施例中，所述方法还包括：

将用户评分信息携带于所述在线课程中，上传到后台中。

本发明还提供了一种通过付费用户评论打分来进行在线教育课程优化排序的装置，基于付费用户的评论打分进行排序，所述装置包括：

设置模块，用于设置一打分规则，让付费用户根据所述打分规则对所述在线课程的每一个进行打分，得到基于该其中一个在线课程的得分数组S[i，n]；

构建模块，用于构建基于所述付费用户的得分数组的权重矩阵N，其中，所述权重矩阵N中的包括N个所述在线课程的得分数组S[i，n]；

打乱模块，用于根据一预设策略，对所述N个所述在线课程的得分数组S[i，n]进行打乱；

排序模块，用于将打乱后的所述矩阵根据一预设算法进行重新优化排序，得到最优的矩阵。

在其中一个实施例中，所述设置打分规则包括:

设置打分规则：设S＝s1、s2...sm和T＝t1、t2、...tn是两个待比对的序列；

通过在S和T中合适的位置插入空位得到S'和T'，使得|S'|＝|T'|，令位置i上字符比对得分为σ(S'[i],T'[i])，其中R为正数，‘-’表示空位，其中，m(S'[i]T'[i])为矩阵M的元素，P'(T'[i-1]T'[i])为矩阵N'的元素，则序列全局得分为：

在其中一个实施例中，所述预设算法为冒泡排序法，具体包括：

若前一个课程的分数比当前分数高，则将前一个课程的分数替换当前分数；

若前一个课程的分数比当前分数低，则保持不变。

在其中一个实施例中，所述预设策略包括：

匹配得分比失配得分高；

转换得分比颠换得分高。

在其中一个实施例中，所述装置还包括：

上传模块，用于将用户评分信息携带于所述在线课程中，上传到后台中。

实施本发明中具有以下有益效果：

可以快速准确的根据用户的评分对在线课程进行优化排序，从而提高用户体验。

附图说明

图1是本发明的一种在线教育课程优化排序的方法流程图。

图2是本发明的一种在线教育课程优化排序的装置框图。

本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

需要说明的是，当元件被称为“固定于”另一个元件，它可以直接在另一个元件上或者也可以存在居中的元件。当一个元件被认为是“连接”另一个元件，它可以是直接连接到另一个元件或者可能同时存在居中元件。本文所使用的术语“垂直的”、“水平的”、“左”、“右”以及类似的表述只是为了说明的目的。

除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本发明。本文所使用的术语“及/或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的和所有的组合。

请参照图1，一种在线教育课程优化排序的方法，基于付费用户的评论打分进行排序，所述方法包括：

S100：设置一打分规则，让付费用户根据所述打分规则对所述在线课程的每一个进行打分，得到基于该其中一个在线课程的得分数组S[i，n]。

需要说明的是，该打分规则可为人为设定的，或者机器通过一定的学习规律学习后进行设定的。

S200：构建基于所述付费用户的得分数组的权重矩阵N，其中，所述权重矩阵N中的包括N个所述在线课程的得分数组S[i，n]。

需要说明的是，该得分数组为N*n数组，或者N*M数组。

S300：根据一预设策略，对所述N个所述在线课程的得分数组S[i，n]进行打乱。

需要说明的是，在其他的实施例中，也可以不讲所述在线课程的得分数组S[i,n]进行打乱。

S400：将打乱后的所述矩阵根据一预设算法进行重新优化排序，得到最优的矩阵。

在其中一个实施例中，所述设置打分规则包括:

设置打分规则：设S＝s1、s2...sm和T＝t1、t2、...tn是两个待比对的序列；

通过在S和T中合适的位置插入空位得到S'和T'，使得|S'|＝|T'|，令位置i上字符比对得分为σ(S'[i],T'[i])，其中R为正数，‘-’表示空位，其中，m(S'[i]T'[i])为矩阵M的元素，P'(T'[i-1]T'[i])为矩阵N'的元素，则序列全局得分为：

在其中一个实施例中，所述预设算法为冒泡排序法，具体包括：

若前一个课程的分数比当前分数高，则将前一个课程的分数替换当前分数；

若前一个课程的分数比当前分数低，则保持不变。

在其中一个实施例中，所述预设策略包括：

匹配得分比失配得分高；

转换得分比颠换得分高。

在其中一个实施例中，所述方法还包括：

将用户评分信息携带于所述在线课程中，上传到后台中。

请参照图2，一种在线教育课程优化排序的装置，基于付费用户的评论打分进行排序，所述装置包括：

设置模块101，用于设置一打分规则，让付费用户根据所述打分规则对所述在线课程的每一个进行打分，得到基于该其中一个在线课程的得分数组S[i，n]。

需要说明的是，该打分规则可为人为设定的，或者机器通过一定的学习规律学习后进行设定的。

构建模块102，用于构建基于所述付费用户的得分数组的权重矩阵N，其中，所述权重矩阵N中的包括N个所述在线课程的得分数组S[i，n]。

需要说明的是，该得分数组为N*n数组，或者N*M数组。

打乱模块103，用于根据一预设策略，对所述N个所述在线课程的得分数组S[i，n]进行打乱。

需要说明的是，在其他的实施例中，也可以不讲所述在线课程的得分数组S[i,n]进行打乱。

排序模块104，用于将打乱后的所述矩阵根据一预设算法进行重新优化排序，得到最优的矩阵。

在其中一个实施例中，所述设置打分规则包括:

设置打分规则：设S＝s1、s2...sm和T＝t 1、t2、...tn是两个待比对的序列；

通过在S和T中合适的位置插入空位得到S'和T'，使得|S'|＝|T'|，令位置i上字符比对得分为σ(S'[i],T'[i])，其中R为正数，‘-’表示空位，其中，m(S'[i]T'[i])为矩阵M的元素，P'(T'[i-1]T'[i])为矩阵N'的元素，则序列全局得分为：

在其中一个实施例中，所述预设算法为冒泡排序法，具体包括：

若前一个课程的分数比当前分数高，则将前一个课程的分数替换当前分数；

若前一个课程的分数比当前分数低，则保持不变。

在其中一个实施例中，所述预设策略包括：

匹配得分比失配得分高；

转换得分比颠换得分高。

在其中一个实施例中，所述装置还包括：

上传模块，用于将用户评分信息携带于所述在线课程中，上传到后台中。

本发明的一种在线教育课程优化排序的方法和装置，所述方法包括：设置一打分规则，让付费用户根据所述打分规则对所述在线课程的每一个进行打分，得到基于该其中一个在线课程的得分数组S[i，n]；构建基于所述付费用户的得分数组的权重矩阵N，其中，所述权重矩阵N中的包括N个所述在线课程的得分数组S[i，n]；根据一预设策略，对所述N个所述在线课程的得分数组S[i，n]进行打乱；将打乱后的所述矩阵根据一预设算法进行重新优化排序，得到最优的矩阵。通过该方法，可以快速准确的根据用户的评分对在线课程进行优化排序，从而提高用户体验。

上面结合附图对本发明的实施例进行了描述，但是本发明并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是限制性的，本领域的普通技术人员在本发明的启示下，在不脱离本发明宗旨和权利要求所保护的范围情况下，还可做出很多形式，这些均属于本发明的保护之内。