[发明专利]大数据在线教育平台网课优化方法、系统及电子设备

权利要求书

1.一种基于大数据在线教育平台网课优化方法，其特征在于，包括：

随机从师资大数据库中获得一位教师作为目标推荐教师，将所述目标推荐教师的教师信息发送给学生；所述教师信息包括教师名字、授课科目、授课级别、课程视频；

若监听到所述学生对所述课程视频进行试听的操作，控制摄像头打开并拍摄学生在试听所述课程视频过程中的试听视频；

在监听到结束试听所述课程视频的操作时，根据所述试听视频对所述课程视频对应的教师进行适应性打分，将适应性打分的结果发送给所述学生；

若监听到所述学生选择学习或者收藏所述教师信息，将所述教师信息存入所述学生的教师库中；

若监听到所述学生对所述课程视频进行拒绝试听的操作，获得学生的学习科目、学习级别、适应节奏、偏好音色、偏好音调、性格信息，并计算学生的学习科目、学习级别、适应节奏、偏好音色、偏好音调、性格信息与所述目标推荐教师的授课科目、授课级别、授课节奏、授课音色、授课音调、授课风格之间的偏差值；

获得所述目标推荐教师的匹配指数与所述偏差值之和，得到调整匹配指数；

将师资大数据库中的教师的匹配指数与所述调整匹配指数对应的教师信息发送给学生。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述试听视频中包括多帧人脸图像，所述根据所述试听视频对所述课程视频对应的教师进行适应性打分，包括：

在所述试听视频的每帧人脸图像中识别出学生的人脸信息，多帧人脸图像对应多个人脸信息；

针对每帧人脸图像，根据所述人脸信息得到所述学生对所述教师的偏好值，所述偏好值表征所述学生对所述教师的课程教授作出的反应情况；

以所有人脸图像对应的偏好值之和作为学生对所述教师的适应性打分的结果。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述人脸信息包括人脸信息图，所述人脸信息图是由人脸特征和人脸轮廓组合得到的图像；所述根据所述人脸信息得到所述学生对所述教师的偏好值，包括：

基于人脸信息图和标准人脸信息图获得人脸的形变信息图；所述标准人脸信息图是基于标准人脸图像获得的，所述标准人脸图像预先拍摄并存储在大数据库中；

以所述形变信息图的像素值的作为所述学生对所述教师的偏好值；针对所述形变信息图中的像素值，对于嘴角特征点的像素值为人脸信息图中嘴角的位置和标准人脸信息中嘴角的位置的变化距离。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，计算学生的学习科目、学习级别、适应节奏、偏好音色、偏好音调、性格信息与所述目标推荐教师的授课科目、授课级别、授课节奏、授课音色、授课音调、授课风格之间的偏差值，具体为：

对学习科目、学习级别、适应节奏、偏好音色、偏好音调、性格信息与授课科目、授课级别、授课节奏、授课音色、授课音调、授课风格的差值进行加权求和，得到第一偏差指数；具体计算方式如公式(1)所示：

其中，r1表示第一偏差指数，a_k表示第k个加权系数，a_k，k＝1，2，3，4，5，6的取值分别是0.5、0.2、0.1、0.09、0.06、0.05，S_k，k＝1，2，3，4，5，6分别表示学习科目、学习级别、适应节奏、偏好音色、偏好音调、性格信息的取值，学习科目、学习级别、适应节奏、偏好音色、偏好音调、性格信息分别用一个数字级别表示；Te_k,k＝1，2，3，4，5，6分别表示授课科目、授课级别、授课节奏、授课音色、授课音调、授课风格的取值；

以学习科目、学习级别、适应节奏、偏好音色、偏好音调、性格信息与授课科目、授课级别、授课节奏、授课音色、授课音调、授课风格的标准差作为第二偏差指数；

以所述第一偏差指数与第二偏差指数的商作为偏差值。