1.一种基于互联网的在线课程数据云管理系统，包括在线课程平台，其特征在于，所述在线课程平台通信连接有数据分析模块和机制匹配模块；

所述数据分析模块根据访问用户固定属性和历史访问记录获取访问用户的用户特征完整度和课程特征完整度；

所述数据分析模块根据访问用户固定属性和历史访问记录获取访问用户的用户特征完整度和课程特征完整度的过程包括：预设访问用户的用户特征矩阵的用户特征指标和课程特征矩阵的课程特征指标；

当访问用户通过访问ID和密码登录在线课程平台时，根据访问ID获取该访问用户的固定属性和历史访问记录，根据访问用户的固定属性和历史访问记录获取访问用户的用户特征集和课程特征集，根据所述用户特征集中的用户特征以及课程特征集中的课程特征构建访问用户当前时刻的用户特征矩阵以及课程特征矩阵；

根据用户特征矩阵以及用户特征指标和课程特征矩阵以及课程特征指标，获取当前访问用户的用户特征矩阵的用户特征完整度以及课程特征矩阵的课程特征完整度；

获取当前访问用户的用户特征矩阵的用户特征完整度以及课程特征矩阵的课程特征完整度的过程包括：

预设用户特征指标中各类型用户特征的权重因子以及课程特征指标中的各类型课程特征的权重因子，将用户特征指标中各类型用户特征与用户特征矩阵中各类型用户特征进行类型匹配，获取匹配结果，根据匹配结果为用户特征指标中各类型用户特征添加标量标签，根据用户特征指标中各类型用户特征的标量标签以及权重因子获取用户特征矩阵的用户特征完整度；

将课程特征指标中各类型课程特征与课程特征矩阵中各类型课程特征进行类型匹配，获取匹配结果，根据匹配结果为课程特征指标中各类型课程特征添加标量标签，根据课程特征指标中各类型课程特征的标量标签以及权重因子获取课程特征矩阵的课程特征完整度；

所述机制匹配模块根据当前时刻访问用户的用户特征矩阵的用户特征完整度以及课程特征矩阵的课程特征完整度，启动不同的特征推荐机制，生成访问用户的学习资源推荐列表，所述特征推荐机制包括课程特征推荐机制、用户特征推荐机制和综合特征推荐机制，当访问用户的用户特征矩阵的用户特征完整度以及课程特征矩阵的课程特征完整度不符合标准时，则根据访问用户的访问ID获取该访问用户的历史互动记录，根据访问用户的历史互动记录启动关系特征推荐机制；

所述机制匹配模块根据当前时刻访问用户的用户特征矩阵的用户特征完整度以及课程特征矩阵的课程特征完整度，启动不同的特征推荐机制，生成访问用户的学习资源推荐列表的过程包括：预设用户特征完整度阈值和课程特征完整度阈值，将当前时刻访问用户的用户特征矩阵的用户特征完整度以及课程特征矩阵的课程特征完整度分别与用户特征完整度阈值和课程特征完整度阈值进行比较；

若用户特征完整度小于用户特征完整度阈值且课程特征完整度大于等于课程特征完整度阈值，则启动课程特征推荐机制；

若用户特征完整度大于等于用户特征完整度阈值且课程特征完整度小于课程特征完整度阈值，则启动用户特征推荐机制；

若用户特征完整度大于等于用户特征完整度阈值且课程特征完整度大于等于课程特征完整度阈值，则启动综合特征推荐机制；

若用户特征完整度小于用户特征完整度阈值且课程特征完整度小于课程特征完整度阈值，则启动关系特征推荐机制；

所述机制匹配模块启动课程特征推荐机制的过程包括：

获取当前时刻访问用户的课程特征矩阵，随后获取数据存储模块中其他访问用户的历史课程特征矩阵，预设课程特征相似度阈值以及课程特征相似基数阈值，将所述课程特征矩阵与若干历史课程特征矩阵进行课程特征相似度对比，获取课程特征矩阵与各个历史课程特征矩阵的课程特征相似度，筛选出课程特征相似度大于等于课程特征相似度阈值的历史课程特征矩阵，并统计所述历史课程特征矩阵的总数量，将所述总数量与课程特征相似基数阈值进行比较；

若总数量大于等于课程特征相似基数阈值，则将完成筛选后的历史课程特征矩阵根据历史课程特征矩阵的课程特征相似度进行顺序排列，获取历史课程特征矩阵链表，根据所述历史课程特征矩阵链表构建学习资源推荐列表，所述学习资源推荐列表由课程特征矩阵中的课程ID构成；

若总数量小于课程特征相似基数阈值，则启动关系特征推荐机制；

所述机制匹配模块启动用户特征推荐机制的过程包括：

获取当前时刻访问用户的用户特征矩阵，随后获取数据存储模块中其他访问用户的用户特征矩阵，预设用户特征相似度阈值，将所述访问用户的用户特征矩阵与其他访问用户的用户特征矩阵进行用户特征相似度对比，获取访问用户的用户特征矩阵与其他访问用户的用户特征矩阵的用户特征相似度；

筛选出用户特征相似度大于等于用户特征相似度阈值的其他访问用户，获取用户特征相似度最高的其他访问用户，获取所述其他访问用户的课程特征矩阵以及课程特征完整度，判断所述课程特征完整度是否大于等于课程特征完整度阈值，若大于等于，则根据其他访问用户的课程特征矩阵获取其他访问用户的课程评分矩阵，根据所述课程评分矩阵获取学习资源推荐列表，若不大于等于，则获取用户特征相似度第二高的其他访问用户，获取所述用户特征相似度第二高的其他访问用户的课程特征矩阵以及课程特征完整度，判断所述课程特征完整度是否大于等于课程特征完整度阈值，若大于等于，则根据用户特征相似度第二高的其他访问用户的课程特征矩阵，获取用户特征相似度第二高的其他访问用户的课程评分矩阵，根据所述课程评分矩阵获取学习资源推荐列表，若不大于等于，则获取用户特征相似度第三高的其他访问用户，以此类推，直至获取学习资源推荐列表；

若用户特征相似度大于等于用户特征相似度阈值的其他访问用户的课程特征完整度均小于课程特征完整度阈值，则启动关系特征推荐机制；

所述机制匹配模块启动综合特征推荐机制的过程包括：

分别获取通过课程特征推荐机制生成的学习资源推荐列表和通过用户特征推荐机制生成的学习资源推荐列表，构建综合学习资源推荐列表，将课程特征推荐机制生成的学习资源推荐列表中的首位课程ID，填入综合学习资源推荐列表的首位，将用户特征推荐机制生成的学习资源推荐列表的首位课程ID，填入综合学习资源推荐列表的次位，以此类推，将课程特征推荐机制生成的学习资源推荐列表中的课程ID和用户特征推荐机制生成的学习资源推荐列表的课程ID依次交替填入综合学习资源推荐列表中，直至完成综合学习资源推荐列表中课程ID的填入；

所述机制匹配模块启动关系特征推荐机制的过程包括：

根据访问用户的访问ID获取该访问用户的历史互动记录，根据访问用户的历史互动记录获取访问用户与其他访问用户之间的需求系数矩阵，同时获取其他访问用户的课程评分矩阵，将所述需求系数矩阵与课程评分矩阵进行矩阵融合获取访问用户的需求系数课程评分矩阵，根据所述需求系数课程评分矩阵获取访问用户的学习资源推荐列表。