[发明专利]一种基于大数据分析的在线教育方法

权利要求书

1.一种基于大数据分析的在线教育方法，包括大数据分析平台，用于对在线教育的数据进行采集，并对采集的数据归纳和整理，其特征在于：所述大数据分析平台包括：

数据采集设备，所述数据采集设备用于对在线教育的线上行为数据进行采集，所述线上行为数据包括页面数据、交互数据、表单数据和会话数据，并对采集的数据进行预处理；

预处理设备，所述预处理设备用于对采集数据的进行数据清洗、数据集成、数据变换和数据归约；

数据输入设备，所述数据输入设备用于将预处理后的数据打包成控制脚本，并将脚本输入给脚本接收设备；

其中，所述脚本接收设备用于对数据输入设备输出的脚本接收，并对脚本进行类型区分，所述脚本接收设备与数据块地址处理设备连接；

其中，所述数据块地址处理设备用于对脚本内的控制命令提示符进行读取，通过第一行的控制命令提示符对所述数据块地址进行区分；

提示符区分设备，所述提示符区分设备用于将result根据类型进行区分，对接收的控制脚本包含的控制命令提示符进行读取，生成与控制命令提示符对应的2进制信息单元，所有控制命令提示符对应的2进制信息单元构成控制脚本的编辑执行result集合；

提示符读取设备，所述提示符读取设备用于对区分动作完成后的控制命令提示符进行读取，生成编辑执行result集合；

提示符定位设备，所述提示符读取设备读取完一个控制命令提示符后，则判断读取的控制命令提示符是否不匹配，若不匹配，则弹出偏差控制命令提示符行偏差信息，所述提示符定位设备与提示符判断设备连接，用于将定位后的控制命令提示符输入给所述提示符判断设备。

2.根据权利要求1所述的基于大数据分析的在线教育方法，其特征在于：所述预处理设备的数据清洗通过分箱法对数据中的噪声进行处理。

3.根据权利要求2所述的基于大数据分析的在线教育方法，其特征在于：所述预处理设备的数据集成用于将清洗后一致的数据整合到一个数据库中。

4.根据权利要求3所述的基于大数据分析的在线教育方法，其特征在于：所述预处理设备中，数据集成通过模式匹配、数据冗余和数据值冲突三个步骤进行整合；

其中，模式匹配用于在字符中找出与给定子串相同的所有子串；

其中，模式匹配算法采用BM匹配算法，BM匹配算法为采用从右向左比较的方法；

其中，数据冗余采用数据模型对数据进行描述和定义；

其中，数据模型中，数据结构是计算机存储、组织数据的方式。

5.根据权利要求4所述的基于大数据分析的在线教育方法，其特征在于：所述BM匹配算法的基本流程如下：

S1、设文本串T，模式串为P，然后将T与P进行左对齐；

S2、对齐后BM算法从右向左对字符进行扫描；

S3、扫描过程中，若发现某个字符x不匹配，则按如下两种情况讨论：

若字符x在模式P中没有出现，那么从字符x开始的m个文本显然不可能与P匹配成功，直接全部跳过区域即可；

若字符x在模式P中出现，则以该字符进行对齐；

S4、设Skip(x)为P右移的距离，m为模式串P的长度，max(x)为字符x在P中最右位置；

S5、若发现某个字符不匹配的同时，已有部分字符匹配成功，则按如下两种情况讨论：

若在P中位置t处已匹配部分P'在P中的某位置t'也出现，且位置t'的前一个字符与位置t的前一个字符不相同，则将P右移使t'对应t方才的所在的位置；

若果在P中任何位置已匹配部分P'都没有再出现，则找到与P'的后缀P”相同的P的最长前缀x，向右移动P，使x对应方才P”后缀所在的位置；

S6、设Shift(j)为P右移的距离，m为模式串P的长度，j为当前所匹配的字符位置，s为t'与t的距离或者x与P”的距离。

6.根据权利要求5所述的基于大数据分析的在线教育方法，其特征在于：所述预处理设备中数据变换用于将数据按比例进行缩放。