【技术实现步骤摘要】
本科教学质量信息的数据智能收集方法及系统
本专利技术涉及数据处理
，具体而言，涉及一种本科教学质量信息的数据智能收集方法及系统。
技术介绍
在针对本科教学质量信息的数据收集的过程中，由于不同数据收集节点的业务规则和收集任务不同，这可能会导致实际数据收集过程中所收集的数据在后续写入数据库表的过程中，需要进行繁琐的确认和编辑操作，并且还需要严格控制每个数据收集节点的收集过程，使得数据收集过程难以适应动态变化的业务任务场景，极大影响数据收集效率。
技术实现思路
为了至少克服现有技术中的上述不足，本申请的目的在于提供一种本科教学质量信息的数据智能收集方法及系统，无需在数据收集过程中需要进行繁琐的确认和编辑操作，能够自动化精准控制每个数据收集节点的收集过程，使得数据收集过程能够有效适应动态变化的业务任务场景，进而提高数据收集效率。第一方面，本申请提供一种本科教学质量信息的数据智能收集方法，应用于本科教学质量信息的数据智能收集系统，所述本科教学质量信息的数据智能收集系统包括服务器以及与所述服务器通信连接的各个用于采集本科教学的数据信息的数据收集节点，所述方法包括：所述服务器根据各个数据收集节点的节点标识信息创建用于存储各个数据收集节点收集的不同数据类型的数据信息的数据库表，其中，所述节点标识信息用于表征所述数据收集节点的节点类型和节点数据收集任务；所述服务器根据所述数据信息的数据类型信息，配置对应的针对各个数据收集节点的收集模板和数据表单规则，并将所述收集模板和数据表单规则发送给...
【技术保护点】
1.一种本科教学质量信息的数据智能收集方法，其特征在于，应用于本科教学质量信息的数据智能收集系统，所述本科教学质量信息的数据智能收集系统包括服务器以及与所述服务器通信连接的各个用于采集本科教学的数据信息的数据收集节点，所述方法包括：/n所述服务器根据各个数据收集节点的节点标识信息创建用于存储各个数据收集节点收集的不同数据类型的数据信息的数据库表，其中，所述节点标识信息用于表征所述数据收集节点的节点类型和节点数据收集任务；/n所述服务器根据所述数据信息的数据类型信息，配置对应的针对各个数据收集节点的收集模板和数据表单规则，并将所述收集模板和数据表单规则发送给每个对应的数据收集节点；/n所述数据收集节点根据所述服务器下发的收集模板和数据表单规则收集对应的数据信息，并将所述数据信息发送给所述服务器；/n所述服务器根据每个数据收集节点收集的数据信息以及针对每个数据收集节点的收集模板和数据表单规则，对创建的所述数据库表进行数据写入。/n
【技术特征摘要】
1.一种本科教学质量信息的数据智能收集方法，其特征在于，应用于本科教学质量信息的数据智能收集系统，所述本科教学质量信息的数据智能收集系统包括服务器以及与所述服务器通信连接的各个用于采集本科教学的数据信息的数据收集节点，所述方法包括：
所述服务器根据各个数据收集节点的节点标识信息创建用于存储各个数据收集节点收集的不同数据类型的数据信息的数据库表，其中，所述节点标识信息用于表征所述数据收集节点的节点类型和节点数据收集任务；
所述服务器根据所述数据信息的数据类型信息，配置对应的针对各个数据收集节点的收集模板和数据表单规则，并将所述收集模板和数据表单规则发送给每个对应的数据收集节点；
所述数据收集节点根据所述服务器下发的收集模板和数据表单规则收集对应的数据信息，并将所述数据信息发送给所述服务器；
所述服务器根据每个数据收集节点收集的数据信息以及针对每个数据收集节点的收集模板和数据表单规则，对创建的所述数据库表进行数据写入。
2.根据权利要求1所述的本科教学质量信息的数据智能收集方法，其特征在于，所述服务器根据所述数据信息的数据类型信息，配置对应的针对各个数据收集节点的收集模板和数据表单规则的步骤，包括：
根据所述数据信息的数据类型信息，确定针对每个数据收集节点的数据结构特征，并根据所述数据结构特征确定每个数据收集节点的特征结构标记和特征结构标记之间的关联逻辑；
以所述特征结构标记为因素锚位、以所述关联逻辑为锚位单位，将所述数据结构特征构建为收集模板单位模型；
根据所述收集模板单位模型，提取将主特征结构标记的主因素锚位与辅特征结构标记中的辅因素锚位，并依次合并由所述主因素锚位与所述辅因素锚位构成的锚位重构数据模型；
将每个锚位重构数据模型转换为同种特征结构标记型的模型结构序列，所述模型结构包括策略和表达关联关系两种特征结构标记型；
分析每个模型结构序列元素之间的语义关联逻辑和结构关联逻辑，得到对应的关联逻辑模型，并对所述关联逻辑模型进行加权，以将所述模型结构序列构建成策略级模型结构序列，其中，所述语义关联逻辑是指获取每个策略的策略特征、特征反转过程信息及特征标识构建成该策略的策略表达集合，将每个策略转化成对应的策略表达集合的特征向量，计算各个特征向量之间的关联关系，所述结构关联逻辑与所述每个策略的数据结构之间的关联关系有关；
确定所述数据结构特征的策略级模型结构序列中因素锚位间不同特征结构标记型的关联逻辑权值的模板位置信息，并根据所述模板位置信息为所述数据结构特征分配模板位置；
依次遍历所述策略级模型结构序列的每个策略级结构，根据策略间的关联关系，对每个策略级结构进行划分，得到所述数据结构特征的特征系统结构；
根据所述数据结构特征的特征系统结构，配置对应的针对各个数据收集节点的收集模板和数据表单规则。
3.根据权利要求2所述的本科教学质量信息的数据智能收集方法，其特征在于，所述根据所述数据结构特征的特征系统结构，配置对应的针对各个数据收集节点的收集模板和数据表单规则的步骤，包括：
根据所述数据结构特征的特征系统结构确定包含各个数据收集节点的收集模板的模板特征信息和包含各个数据收集节点的数据表单规则的规则特征信息；
使用第一模板生成策略、利用第一模板生成组件进行生成的、与所述数据表单规则的规则特征信息对应的数据表单规则以及利用所述各个数据收集节点的收集模板的模板特征信息、采用第二模板生成组件对所述第一模板生成策略进行生成处理而获得第二模板生成策略；其中，所述第一模板生成策略为用于对所述数据表单规则进行生成处理的规则模板生成策略，所述第二模板生成策略为对利用所述各个数据收集节点的收集模板的模板特征信息对所述第一模板生成策略进行生成处理得到的模板生成策略；
其中，所述服务器预先使用第一模板生成策略和第一模板生成组件对数据表单规则进行生成处理，并利用各个数据收集节点的收集模板的模板特征信息对第一模板生成策略进行生成处理生成第二模板生成策略，并向所述各个数据收集节点的收集模板中填入生成处理后的数据表单规则以及所述第二模板生成策略，其中，相同的数据表单规则对应同一第一模板生成策略，不同的数据表单规则对应不同的第一模板生成策略，不同的各个数据收集节点的收集模板对应不同的第二模板生成策略。
4.根据权利要求1所述的本科教学质量信息的数据智能收集方法，其特征在于，所述数据收集节点根据所述服务器下发的收集模板和数据表单规则收集对应的数据信息的步骤，包括：
所述数据收集节点根据所述服务器下发的收集模板和数据表单规则，设置数据收集过程的收集过程节点信息；
提取所述数据收集过程中不同节点的节点历史数据，并根据所述节点历史数据确定所述收集过程节点信息内的收集过程节点密度分布，并在所述收集过程节点密度分布达到设定条件时，将所述收集过程节点密度分布作为目标收集过程节点密度分布；
根据所述目标收集过程节点密度分布调整所述收集过程节点信息，在调整过程中，获取对应节点的收集数据类型分布信息，直至任意一种确定的收集数据类型分布信息在已知分布位置处与实际的收集数据类型分布信息一致时，与调整后的节点对应的节点控制过程即为最终确定的节点控制过程；
将调整后的收集过程节点信息作为所述数据收集过程的目标数据收集范围；
根据所述数据收集过程的目标数据收集范围收集对应的数据信息。
5.根据权利要求1所述的本科教学质量信息的数据智能收集方法，其特征在于，所述服务器根据每个数据收集节点收集的数据信息以及针对每个数据收集节点的收集模板和数据表单规则，对创建的所述数据库表进行数据写入的步骤，包括：
根据每个数据收集节点收集的数据信息以及针对每个数据收集节点的收集模板和数据表单规则，分析每个数据收集节点收集的数据信息的数据写入表达策略和数据表单关联过程，构建数据写入模型；
获取所述数据写入模型的数据写入对象，生成跳转写入过程的对象，将所述数据写入对象传递到所述跳转写入过程的对象中，以构建数据跳转写入对象，并利用所述数据跳转写入对象替换所述数...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘宇，徐明，钟金华，赖苑婷，周露，
申请(专利权)人：广州欧赛斯信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44
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