1.一种分布式学习资源管理系统，其特征在于，包括：

学习资源调度分配模块，用于监控采集各节点中各用户的需求数据，并进行分析得到各节点中学习资源需求表征值，并根据各节点中学习资源需求表征值匹配得到服务器中各节点的计算资源；

学习资源监控模块，用于监控采集服务器中各节点的负载数据，分析得到服务器中各节点的负载指数；

服务器资源控制模块，用于根据服务器中各节点的负载指数调度服务器中各节点的计算资源，并进行提示；

所述分析得到各节点中学习资源需求表征值，具体分析过程为：

统计各节点中各用户的累计使用次数，提取各用户的总使用次数，将各节点中各用户的累计使用次数除以各用户的总使用次数得到各节点中各用户的使用频率；

提取各节点中各用户的各次使用时间进行累加，得到各节点中各用户的累计使用时间；

统计各节点中用户的总数量，并根据各节点中各用户的使用频率和各节点中各用户的累计使用时间，综合分析得到各节点中学习资源需求表征值；

所述分析得到服务器中各节点的负载指数，具体分析过程为：

布置监测周期，在监测周期中设置若干监测时间段，统计各监测时间段中各节点的CPU的工作时间，并提取监测时间段的时长，将各监测时间段中各节点的CPU的工作时间除以监测时间段的时长得到各监测时间段中各节点的CPU的使用率；

根据各监测时间段中各节点的CPU的使用率，提取各监测时间段中服务器各节点的内存最高使用率和磁盘I/O最高利用率，整合得到服务器中各节点的负载指数。

2.根据权利要求1所述的一种分布式学习资源管理系统，其特征在于：所述各节点中各用户的需求数据包括各节点中各用户的累计使用次数、各用户的总使用次数、各节点中各用户的使用时间和各节点中用户的总数量；

所述服务器中各节点的负载数据包括各节点的CPU的工作时间、内存最高使用率和磁盘I/O最高利用率。

3.根据权利要求1所述的一种分布式学习资源管理系统，其特征在于：所述各节点中学习资源需求表征值是对各节点中各用户的需求数据进行分析得到的数值量化结果，用于量化用户的使用情况变化对节点的计算资源的影响程度。

4.根据权利要求1所述的一种分布式学习资源管理系统，其特征在于：所述根据各节点中学习资源需求表征值匹配得到服务器中各节点的计算资源，具体匹配过程为：将各节点中学习资源需求表征值与设定的各节点中学习资源需求表征值区间对应的服务器的计算资源进行匹配，得到服务器中各节点的计算资源；

所述服务器中各节点的计算资源包括CPU时间片、带宽和网络流量的传输速率。

5.根据权利要求1所述的一种分布式学习资源管理系统，其特征在于：所述服务器中各节点的负载指数是对服务器中各节点的负载数据进行监测分析得到的数值量化结果，用于量化节点的负载变化对节点的计算资源分配的影响程度。

6.根据权利要求1所述的一种分布式学习资源管理系统，其特征在于：所述根据服务器中各节点的负载指数调度服务器中各节点的计算资源，并进行提示，具体过程为：将服务器中各节点的负载指数与设定的服务器中各节点的负载指数阈值进行比对，若服务器中某节点的负载指数高于设定的服务器中各节点的负载指数阈值，则对服务器中该节点的计算资源进行调度。

7.根据权利要求1所述的一种分布式学习资源管理系统，其特征在于：所述各节点中学习资源需求表征值，具体分析条件为：；

式中， 表示第个节点中学习资源需求表征值， 第 个节点中用户的总数量， 表示设定的参照用户的总数量， 表示设定的用户的总数量对应的补偿因子， 表示第 个节点中第 个用户的使用频率， 表示设定的参照使用频率， 表示设定的使用频率对应的补偿因子， 表示第 个节点中第 个用户的累计使用时间， 表示设定的参照累计使用时间， 表示设定的累计使用时间对应的补偿因子，i表示各节点的编号， ，表示节点的总数，表示各用户的编号， ，表示用户的总数，e表示自然常数。

8.根据权利要求1所述的一种分布式学习资源管理系统，其特征在于：所述服务器中各节点的负载指数，具体分析条件为：；

式中，表示服务器中第个节点的负载指数， 表示第 个监测时间段中第 个节点的CPU的使用率， 表示设定的参照CPU的使用率， 表示设定的CPU的使用率对应的权重因子， 表示第 个监测时间段中服务器第 个节点的内存最高使用率， 表示设定的参照内存最高使用率， 表示设定的内存最高使用率对应的权重因子， 表示第 个监测时间段中服务器第个节点的磁盘I/O最高利用率， 表示设定的参照磁盘I/O最高利用率， 表示设定的磁盘I/O最高利用率对应的权重因子，i表示各节点的编号， ，表示节点的总数，表示各监测时间段的编号， ，表示监测时间段的总数。