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申请/专利权人：江苏师范大学

摘要：本发明公开一种网络学习资源平台演化阶段的识别方法，属于计算机科学与技术应用领域。对网络学习资源平台的用户数据、学习资源数据进行量化提取，对平台的评价指标进行量化计算，以这些评估指标的计算数值为网络学习资源平台演化阶段识别提供参考依据，从网络学习资源平台的不同时间节点提取评估指标核心要素项，进行网络学习资源平台演化阶段的计算并生成网络学习资源平台演化阶段识别的分析报告。其步骤简单，评价科学，帮助网络学习资源平台管理者多维度掌握资源平台发展的质量，促进网络学习资源平台从高速度转向高质量资源生态发展方向。

主权项：1.一种网络学习资源平台演化阶段的识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、利用统计算法从网络学习资源平台基本用户数据和资源数据中提取评估指标核心要素项数量信息，包括用户数据和学习资源数据；S2、利用自然语言处理技术对网络学习资源平台的学习资源数据文本内容进行情感分析；S2.1、统计用户注册总量，统计数据库中的用户注册总量，统计资源总量、资源个体质量评分个数、资源个体质量评分分数、态度评价个数、评论个数的统计语句；S2.2、统计用户月活总人数，要统计用户月活总人数，需要统计在指定时间范围内有过行为的用户数量，设行为类型包括浏览、收藏和评论，存储在表中，每行包括用户ID、行为类型和时间戳，该统计将返回在指定时间范围内所有浏览、收藏和评论行为的总次数，统计不重复的用户数量，需要根据实际需求修改查询条件和行为类型；S2.3、统计用户月活总行为次数，根据不同的行为类型分别计算，然后将它们加起来，该查询会返回在指定时间范围内，所有浏览、收藏和评论行为的总次数，根据需要修改查询条件和行为类型；S2.4、统计资源的关联资源量，要直接计算不同资源的关联资源量，设一个资源表和一个关联表，其中关联表存储了资源之间的关联关系，包括关联资源的ID，在这个查询语句中，通过自连接将关联表与资源表连接起来，确保即使没有关联记录，也会返回资源表中的所有资源，然后，将结果按资源ID分组，计算每个组中关联资源的数量，最终查询结果包括每个资源的ID和关联资源的数量；S2.5、统计资源的使用信息，要统计每个资源的浏览、收藏、评论次数，对每个资源的浏览、收藏、评论行为进行统计，然后对资源ID进行分组，最终得到每个资源对应的浏览、收藏、评论次数；统计用户的操作行为；S2.6、统计资源评论信息的情感值，用于从数据库中获取评论数据，对评论数据进行清洗、分词、情感分析和可视化；S3、使用SQL中的聚合函数和自连接计算网络学习资源平台中每个资源的关联资源量；S4、使用SQL中的聚合函数和自连接计算用户对网络学习资源平台的资源使用信息，包括用户对资源的评分、收藏取消收藏、分享、点赞点踩、评论数据的次数；S5、以评估指标核心要素项统计数量为网络学习资源平台演化阶段评估指标计算的参数，对平台的评估指标：用户总量、用户增长率、用户活跃度、资源总量、资源增长率、资源群体质量、资源群体进化力进行量化计算；利用公式：计算每月的用户增长率，UN为用户总量，UNtj是代表当前时间用户数，UNti代表上一个时间用户数；利用公式：计算用户活跃度UA，MAU为用户月活总人数，TAU为用户月活总行为次数，AOB代表所有操作行为次数，包括登录、评分、收藏取消收藏、分享、点赞点踩、评论次数；利用公式：计算每月的资源增长率RGR，RN为资源总量，RNtj是代表当前时间资源数量，RNti代表上一时间资源数量；利用公式：计算资源个体质量RQ，ns表示资源个体质量评分个数，g表示资源个体质量评分分数，na表示态度评价个数，tc表示评论个数，o表示用户的操作行为，ev表示资源评论信息的情感值，fm是代表满分Fullmarks，α为调节因子，若为正向交互则为1，负向交互则为-1；利用公式：计算资源群体质量RGQ，RQ表示资源个体质量，n是代表资源个体数量；利用公式：计算信息体量RG，Ej表示每类一级指标的信息量大小，计算方式为信息条数的累加，Wj为每类一级指标的权重，其中内容更新信息权重为0.4、资源关联信息权重为0.23、资源使用信息权重为0.2、资源评论信息权重为0.17；利用公式：计算资源个体进化力REP，RG为信息体量，T代表当前时间，ΔT代表时间间隔；利用公式：计算资源群体进化力RPEP，n代表资源个体数量；利用公式：计算用户总量标准差归一化TSDUN，x表示原始数据，μ表示所有数据的平均值，σ表示所有数据的标准差；利用公式：PES＝TSDUN*0.1+UGR*0.15+UA*0.15+TSDRN*0.1+RGR*0.15+RGQ*0.2+RPEP*0.15计算网络学习资源平台演化阶段PES,S6、以S5各个评估指标的量化计算结果为参数，计算最终的网络学习资源平台演化阶段，并生成网络学习资源平台演化阶段识别的分析报告。

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