基于教育大数据的教育云系统及方法与流程

1.本发明涉及教育云平台搭建技术领域，具体是一种基于教育大数据的教育云系统及方法。


背景技术：

2.当前，信息技术快速发展，为构建网络化、个性化、数字化、终身化的教育体系创造了有利条件，很多学校已经搭建了网络教育平台，使得学生在家即可与老师互动，学习知识，但是，现有的网络教育平台大都是一个个孤岛，不同网络教育平台之间的数据无法互通，而且，教学内容也非常传统，多样性较低；因此，如何提供一个多性性较高的，专用于学习内容的分享平台是本发明技术方案想要解决的技术问题。


技术实现要素：

3.本发明的目的在于提供一种基于教育大数据的教育云系统及方法，以解决上述背景技术中提出的问题。
4.为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
5.一种基于教育大数据的教育云方法，所述方法包括：
6.接收用户发送的含有用户信息的注册请求，根据所述用户信息确定用户类型；所述用户类型包括输出型和输入型；
7.当用户类型为输出型时，开放信息获取端口，基于所述信息获取端口获取用户输入的分享数据，提取所述分享数据中的数据特征，基于所述数据特征存储所述分享数据；
8.当用户类型为输入型时，向用户递归推送简介信息并实时记录用户的选取信息，根据选取信息更新用户的偏好特征；所述简介信息提取自分享数据；
9.根据所述偏好特征读取并显示分享数据；
10.其中，所述偏好特征与所述数据特征同源。
11.作为本发明进一步的方案：所述接收用户发送的含有用户信息的注册请求，根据所述用户信息确定用户类型的步骤包括：
12.接收用户发送的注册请求，向用户发送信息获取请求并申请获取用户终端的权限；
13.基于获取到的权限实时监测用户终端中软件访问网络的行为；
14.当监测到用户发送的用户信息时，截取请求的网页地址；
15.查找所述网页地址中的识别字段，并判断所述识别字段与预留字段是否相同，
16.当所述访问请求的网页地址与服务器地址相同时，判断所述网页地址是否由浏览器发送，并基于判断结果建立含有预设的安全识别模型连接通道；
17.当所述访问请求的网页地址与服务器地址不同时，发送预设的访问流程。
18.作为本发明进一步的方案：所述判断所述网页地址是否由浏览器发送的步骤包括：
19.判断所述浏览器的运行状态，若所述浏览器没有运行，发送预设的访问流程；
20.当所述浏览器正在运行时，读取所述浏览器历史记录中的历史访问网址，并判断所述历史访问网址与所述请求的网页地址是否相同；
21.当所述历史访问网址与所述请求的网页地址相同时，建立连接通道；
22.当所述历史访问网址与所述请求的网页地址不同时，发送访问流程。
23.作为本发明进一步的方案：所述当用户类型为输出型时，开放信息获取端口，基于所述信息获取端口获取用户输入的分享数据的步骤包括：
24.当所述用户类型为输出型时，开放信息获取端口；其中，所述信息获取端口内设传输参数记录单元；
25.基于所述信息获取端口获取用户输入的分享数据，根据所述分享数据的类型将所述分享数据输入训练好的检测模型，判断分享数据的效力状态；所述效力状态包括有效和无效；
26.当所述效力状态为有效时，读取传输参数记录单元记录的传输参数，将所述传输参数输入训练好的加密模型，生成用于该分享数据的加密码。
27.作为本发明进一步的方案：所述提取所述分享数据中的数据特征，基于所述数据特征存储所述分享数据的步骤包括：
28.获取所述分享数据的类型，基于训练好音频转换模型和图像识别模型将所述分享数据转换为文本数据；
29.遍历所述文本数据，根据预设的描述词库标记所述文本数据中的描述词；所述描述词包括形容词和副词；
30.根据标记的描述词提取所述文本数据中的关键词，计算各关键词的出现次数；所述关键词为描述词的描述主体；
31.提取出现次数大于预设的次数阈值的关键词，作为数据特征；
32.基于所述数据特征将所述分享数据存储至不同的数据库中；其中数据库的索引与数据特征同源。
33.作为本发明进一步的方案：所述当用户类型为输入型时，向用户递归推送简介信息并实时记录用户的选取信息，根据选取信息更新用户的偏好特征的步骤包括：
34.当用户类型为输入型时，随机在目标数据库中读取分享数据并提取所述分享数据中的简介信息；
35.向用户推送简介信息，记录用户的选取信息，读取选取的分享数据的数据特征；
36.根据所述数据特征缩小目标数据库的范围；
37.统计所有数据特征并计算交集，作为偏好特征，循环上述内容直至数据特征的数量低于预设的数量阈值。
38.本发明技术方案还提供了一种基于教育大数据的教育云系统，所述系统包括：
39.用户类型确定模块，用于接收用户发送的含有用户信息的注册请求，根据所述用户信息确定用户类型；所述用户类型包括输出型和输入型；
40.数据接收存储模块，用于当所述用户类型为输出型时，开放信息获取端口，基于所述信息获取端口获取用户输入的分享数据，提取所述分享数据中的数据特征，基于所述数据特征存储所述分享数据；
41.偏好特征提取模块，用于当用户类型为输入型时，向用户递归推送简介信息并实时记录用户的选取信息，根据选取信息更新用户的偏好特征；所述简介信息提取自分享数据；
42.数据读取模块，用于根据所述偏好特征读取并显示分享数据；
43.其中，所述偏好特征与所述数据特征同源。
44.作为本发明进一步的方案：所述数据接收存储模块包括：
45.端口开放单元，用于当所述用户类型为输出型时，开放信息获取端口；其中，所述信息获取端口内设传输参数记录单元；
46.效力状态判断单元，用于基于所述信息获取端口获取用户输入的分享数据，根据所述分享数据的类型将所述分享数据输入训练好的检测模型，判断分享数据的效力状态；所述效力状态包括有效和无效；
47.加密码生成单元，用于当所述效力状态为有效时，读取传输参数记录单元记录的传输参数，将所述传输参数输入训练好的加密模型，生成用于该分享数据的加密码。
48.作为本发明进一步的方案：所述数据接收存储模块还包括：
49.数据转换单元，用于获取所述分享数据的类型，基于训练好音频转换模型和图像识别模型将所述分享数据转换为文本数据；
50.描述词标记单元，用于遍历所述文本数据，根据预设的描述词库标记所述文本数据中的描述词；所述描述词包括形容词和副词；
51.关键词提取单元，用于根据标记的描述词提取所述文本数据中的关键词，计算各关键词的出现次数；所述关键词为描述词的描述主体；
52.特征生成单元，用于提取出现次数大于预设的次数阈值的关键词，作为数据特征；
53.存储执行单元，用于基于所述数据特征将所述分享数据存储至不同的数据库中；其中数据库的索引与数据特征同源。
54.作为本发明进一步的方案：所述偏好特征提取模块包括：
55.简介信息读取单元，用于当用户类型为输入型时，随机在目标数据库中读取分享数据并提取所述分享数据中的简介信息；
56.推送记录单元，用于向用户推送简介信息，记录用户的选取信息，读取选取的分享数据的数据特征；
57.范围修正单元，用于根据所述数据特征缩小目标数据库的范围；
58.交集计算单元，用于统计所有数据特征并计算交集，作为偏好特征，循环上述内容直至数据特征的数量低于预设的数量阈值。
59.与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明同时向老师和学生开放注册端口，使得每个学生都能够成为老师，分享自己的知识，无论是书法、钢琴等特长，还是刷碗小技巧等，都能够作为分享内容向别人发送，极大地提高了教育的多样性；在现有的网络教育技术的发展背景下，实现过程并不困难。
附图说明
60.为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些
实施例。
61.图1为基于教育大数据的教育云方法的流程框图。
62.图2为基于教育大数据的教育云方法的第一子流程框图。
63.图3为基于教育大数据的教育云方法的第二子流程框图。
64.图4为基于教育大数据的教育云系统的组成结构框图。
具体实施方式
65.为了使本发明所要解决的技术问题、技术方案及有益效果更加清楚明白，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。
66.实施例1
67.图1为基于教育大数据的教育云方法的流程框图，本发明实施例中，一种基于教育大数据的教育云方法，所述方法包括步骤s100至步骤s400：
68.步骤s100：接收用户发送的含有用户信息的注册请求，根据所述用户信息确定用户类型；所述用户类型包括输出型和输入型；
69.步骤s100是注册阶段，用户输入用户信息，用于确定用户类型；所述用户信息可以是年龄、职业、专业和证书等等，当然也可以是其他的证明自身身份和能力的方式；通俗地说，所述输出型可以理解为“教知识”的一方，所述输入型可以理解为“学知识”的一方。
70.步骤s200：当用户类型为输出型时，开放信息获取端口，基于所述信息获取端口获取用户输入的分享数据，提取所述分享数据中的数据特征，基于所述数据特征存储所述分享数据；
71.当用户类型为输出型时，就说明有内容想要分享，本发明技术方案中的分享目的主要是教学；在接收到用户上传的分享内容(可以是原创的视频等)时，提取分享内容中的数据特征，根据数据特征对分享数据进行分类式的存储；其中，所述数据特征可以是一些词语组合。
72.步骤s300：当用户类型为输入型时，向用户递归推送简介信息并实时记录用户的选取信息，根据选取信息更新用户的偏好特征；所述简介信息提取自分享数据；
73.当用户类型为输入型时，就说明该用户想要学习知识，此时，向用户推送一些信息，接收用户的选取信息，从而可以判断出用户的偏好特征；其中，所述偏好特征与所述数据特征同源，所述偏好特征与所述数据特征同源的意思是，它们共用同一词库。
74.步骤s400：根据所述偏好特征读取并显示分享数据；
75.由偏好特征读取并显示分享数据的过程就是简单的数据库读取操作。
76.作为本发明技术方案的一个优选实施例，所述接收用户发送的含有用户信息的注册请求，根据所述用户信息确定用户类型的步骤包括：
77.接收用户发送的注册请求，向用户发送信息获取请求并申请获取用户终端的权限；
78.基于获取到的权限实时监测用户终端中软件访问网络的行为；
79.当监测到用户发送的用户信息时，截取请求的网页地址；
80.查找所述网页地址中的识别字段，并判断所述识别字段与预留字段是否相同，
81.当所述访问请求的网页地址与服务器地址相同时，判断所述网页地址是否由浏览器发送，并基于判断结果建立含有预设的安全识别模型连接通道；
82.当所述访问请求的网页地址与服务器地址不同时，发送预设的访问流程。
83.在现有的网络内容传输过程中，网页是最常见的工具，网页设计过程较为容易，可以移植很多插件，为信息的处理过程提供了很多可能性；因此，上述内容的目的是将注册过程限定在网页中；当注册过程发生在网页过程中，可以根据预设的安全识别模型对用户信息进行安全识别，防止用户输入一些恶意程序。
84.进一步的，所述判断所述网页地址是否由浏览器发送的步骤包括：
85.判断所述浏览器的运行状态，若所述浏览器没有运行，发送预设的访问流程；
86.当所述浏览器正在运行时，读取所述浏览器历史记录中的历史访问网址，并判断所述历史访问网址与所述请求的网页地址是否相同；
87.当所述历史访问网址与所述请求的网页地址相同时，建立连接通道；
88.当所述历史访问网址与所述请求的网页地址不同时，发送访问流程。
89.判断注册过程是否发生在网页中的过程非常简单，就是判断用户请求的网页地址是否在浏览器的历史记录中出现，如果出现，就说明用户使用网页发送了注册请求。
90.图2为基于教育大数据的教育云方法的第一子流程框图，所述当用户类型为输出型时，开放信息获取端口，基于所述信息获取端口获取用户输入的分享数据的步骤包括步骤s201至步骤s203：
91.步骤s201：当所述用户类型为输出型时，开放信息获取端口；其中，所述信息获取端口内设传输参数记录单元；
92.步骤s202：基于所述信息获取端口获取用户输入的分享数据，根据所述分享数据的类型将所述分享数据输入训练好的检测模型，判断分享数据的效力状态；所述效力状态包括有效和无效；
93.步骤s203：当所述效力状态为有效时，读取传输参数记录单元记录的传输参数，将所述传输参数输入训练好的加密模型，生成用于该分享数据的加密码。
94.步骤s201至步骤s203对分享数据的输入过程进行了具体的限定，具体的，有很多用户发送的分享数据是无意义的，因此，需要判断所述分享数据是否值得存储(判断效力状态)；这一判断过程由预设的检测模型完成。
95.值得一提的是，上述内容提供了实时监测传输参数并根据传输参数确定加密码的技术方案，传输参数保证了加密码的独特性，加密码用于对用户信息或者其他需要加密的内容进行加密。
96.进一步的，所述提取所述分享数据中的数据特征，基于所述数据特征存储所述分享数据的步骤包括：
97.获取所述分享数据的类型，基于训练好音频转换模型和图像识别模型将所述分享数据转换为文本数据；
98.遍历所述文本数据，根据预设的描述词库标记所述文本数据中的描述词；所述描述词包括形容词和副词；
99.根据标记的描述词提取所述文本数据中的关键词，计算各关键词的出现次数；所述关键词为描述词的描述主体；
100.提取出现次数大于预设的次数阈值的关键词，作为数据特征；
101.基于所述数据特征将所述分享数据存储至不同的数据库中；其中数据库的索引与数据特征同源。
102.上述内容对数据特征的提取过程进行了具体的限定，首先，获取到的分享数据的类型有很多，它们可以统一转换为图像数据和文本数据，比如，视频数据可以转换为图像数据和音频数据，所述音频数据可以转换为文本数据；然后，对图像数据进行识别，可以将分享数据转换为文本数据；最后，根据现有的文本识别技术，标记文本数据中的描述词，描述词后面的内容就可以认为是关键词，提取重复次数大于一定阈值的关键词，就可以作为数据特征。
103.图3为基于教育大数据的教育云方法的第二子流程框图，所述当用户类型为输入型时，向用户递归推送简介信息并实时记录用户的选取信息，根据选取信息更新用户的偏好特征的步骤包括步骤s301至步骤s304：
104.步骤s301：当用户类型为输入型时，随机在目标数据库中读取分享数据并提取所述分享数据中的简介信息；
105.步骤s302：向用户推送简介信息，记录用户的选取信息，读取选取的分享数据的数据特征；
106.步骤s303：根据所述数据特征缩小目标数据库的范围；
107.步骤s304：统计所有数据特征并计算交集，作为偏好特征，循环上述内容直至数据特征的数量低于预设的数量阈值。
108.步骤s301至步骤s304对偏好特征的生成过程进行了具体的限定，其原理就是不断地向用户推送内容，根据用户的反馈确定用户喜好的同时，调整推送内容；最后计算所有数据特征的交集，可以得到有限的几个关键词，如果某个数据库的索引包含这几个关键词，就说明该数据库中的分享数据有很大可能性是用户喜欢的内容。
109.实施例2
110.图4为基于教育大数据的教育云系统的组成结构框图，本发明实施例中，一种基于教育大数据的教育云系统，所述系统10包括：
111.用户类型确定模块11，用于接收用户发送的含有用户信息的注册请求，根据所述用户信息确定用户类型；所述用户类型包括输出型和输入型；
112.数据接收存储模块12，用于当所述用户类型为输出型时，开放信息获取端口，基于所述信息获取端口获取用户输入的分享数据，提取所述分享数据中的数据特征，基于所述数据特征存储所述分享数据；
113.偏好特征提取模块13，用于当用户类型为输入型时，向用户递归推送简介信息并实时记录用户的选取信息，根据选取信息更新用户的偏好特征；所述简介信息提取自分享数据；
114.数据读取模块14，用于根据所述偏好特征读取并显示分享数据；
115.其中，所述偏好特征与所述数据特征同源。
116.所述数据接收存储模块12包括：
117.端口开放单元，用于当所述用户类型为输出型时，开放信息获取端口；其中，所述信息获取端口内设传输参数记录单元；
118.效力状态判断单元，用于基于所述信息获取端口获取用户输入的分享数据，根据所述分享数据的类型将所述分享数据输入训练好的检测模型，判断分享数据的效力状态；所述效力状态包括有效和无效；
119.加密码生成单元，用于当所述效力状态为有效时，读取传输参数记录单元记录的传输参数，将所述传输参数输入训练好的加密模型，生成用于该分享数据的加密码。
120.所述数据接收存储模块12还包括：
121.数据转换单元，用于获取所述分享数据的类型，基于训练好音频转换模型和图像识别模型将所述分享数据转换为文本数据；
122.描述词标记单元，用于遍历所述文本数据，根据预设的描述词库标记所述文本数据中的描述词；所述描述词包括形容词和副词；
123.关键词提取单元，用于根据标记的描述词提取所述文本数据中的关键词，计算各关键词的出现次数；所述关键词为描述词的描述主体；
124.特征生成单元，用于提取出现次数大于预设的次数阈值的关键词，作为数据特征；
125.存储执行单元，用于基于所述数据特征将所述分享数据存储至不同的数据库中；其中数据库的索引与数据特征同源。
126.所述偏好特征提取模块13包括：
127.简介信息读取单元，用于当用户类型为输入型时，随机在目标数据库中读取分享数据并提取所述分享数据中的简介信息；
128.推送记录单元，用于向用户推送简介信息，记录用户的选取信息，读取选取的分享数据的数据特征；
129.范围修正单元，用于根据所述数据特征缩小目标数据库的范围；
130.交集计算单元，用于统计所有数据特征并计算交集，作为偏好特征，循环上述内容直至数据特征的数量低于预设的数量阈值。
131.所述基于教育大数据的教育云方法所能实现的功能均由计算机设备完成，所述计算机设备包括一个或多个处理器和一个或多个存储器，所述一个或多个存储器中存储有至少一条程序代码，所述程序代码由所述一个或多个处理器加载并执行以实现所述基于教育大数据的教育云方法的功能。
132.处理器从存储器中逐条取出指令、分析指令，然后根据指令要求完成相应操作，产生一系列控制命令，使计算机各部分自动、连续并协调动作，成为一个有机的整体，实现程序的输入、数据的输入以及运算并输出结果，这一过程中产生的算术运算或逻辑运算均由运算器完成；所述存储器包括只读存储器(read-only memory，rom)，所述只读存储器用于存储计算机程序，所述存储器外部设有保护装置。
133.示例性的，计算机程序可以被分割成一个或多个模块，一个或者多个模块被存储在存储器中，并由处理器执行，以完成本发明。一个或多个模块可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述计算机程序在终端设备中的执行过程。
134.本领域技术人员可以理解，上述服务设备的描述仅仅是示例，并不构成对终端设备的限定，可以包括比上述描述更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
135.所称处理器可以是中央处理单元(central processing unit，cpu)，还可以是其
他通用处理器、数字信号处理器(digital signal processor，dsp)、专用集成电路(application specific integrated circuit，asic)、现成可编程门阵列(field-programmable gate array，fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等，上述处理器是上述终端设备的控制中心，利用各种接口和线路连接整个用户终端的各个部分。
136.上述存储器可用于存储计算机程序和/或模块，上述处理器通过运行或执行存储在存储器内的计算机程序和/或模块，以及调用存储在存储器内的数据，实现上述终端设备的各种功能。存储器可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如信息采集模板展示功能、产品信息发布功能等)等；存储数据区可存储根据泊位状态显示系统的使用所创建的数据(比如不同产品种类对应的产品信息采集模板、不同产品提供方需要发布的产品信息等)等。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如硬盘、内存、插接式硬盘，智能存储卡(smart media card，smc)，安全数字(secure digital，sd)卡，闪存卡(flash card)、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
137.终端设备集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实现上述实施例系统中的全部或部分模块/单元，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，上述的计算机程序可存储于计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个系统实施例的功能。其中，计算机程序包括计算机程序代码，计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。计算机可读介质可以包括：能够携带计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、u盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(rom，read-only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。
138.需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。
139.以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。