研究表明,近年来采用慕课进行教学的方式已经变得越来越普遍,并且将逐渐成为主流的学习方式。统计显示,用户在线学习慕课视频时会存在:无法长时间集中注意力、难以找到与自身认知和关注度相匹配的视频、难以挖掘知识点之间的关联性、学习效率不高等问题。在视频学习逐渐兴起的今天,本论文提出了一种综合的视频呈现方案,旨在提高用户对互联网慕课视频的学习体验和提高学习效率。本文的另一项工作是,基于PyQt和FFmpeg框架实现了一个用户注意力敏感的播放器系统,小范围使用情况说明,与现有的播放器相比具有更高的学习效率和更好的用户体验。具体的,本文做了以下工作:(1)针对用户无法长时间集中注意力的问题,采用听/视觉注意力方案,提出了用户注意力提醒模型。该模型能够检测视频播放内容是否容易使用户产生犯困或注意力不集中问题,并作出相应的音效或视觉提醒,从而达到在视频的重要时刻提醒用户集中注意力的目的。(2)针对用户难以找到与自身认知和关注度相匹配的视频的问题,采用语音识别与LeNet5网络结合的方案,提出了自动知识点推荐技术,并构建了自动知识点推荐模型。该模型依据播放内容推荐与用户自身认知和关注度相匹配的视频。(3)针对用户难以挖掘知识点之间的关联性的问题,采用用户行为数据挖掘方法,提出了精准知识点划分技术。该技术通过分析用户的行为数据实现自动划分慕课视频的关联知识点,从而辅助用户快速找到相关联的知识点。(4)结合上述技术,开发了一套用户注意力播放器系统。该系统融合了用户注意力提醒技术、自动知识点推荐技术和精准知识点划分技术。据我们所知目前互联网上还没有该类型的播放器,可将其应用到电影、体育、综艺节目等领域,它将解决生活中相应的具体问题。