当前K12在线教育平台型企业间竞争激烈,教学模式同质化严重,同时面临着教师资源紧缺以及师资力量与客户匹配不当等问题,但是K12在线教育平台在教师资源最大化利用和匹配合适的师生关系方面面临较大困难。因此如何将优质的教师资源与适合的学生形成较匹配的师生匹配关系,达成师生双方的一致性匹配和互补性匹配要求,是K12在线教育运营方亟待解决的问题。首先,在有关影响师生匹配需求因素的研究过程中,在充分借鉴和参考已有的文献基础上,考虑匹配需求和互补需求两方面的因素,构建包含多因素在内的影响在线教育师生匹配需求的因素分析模型,论证师生匹配与学生满意度的影响因素包括目标匹配、价值观匹配、性格匹配、需求匹配、能力匹配、情感匹配。然后,利用师生匹配需求的影响因素结论,通过对K12在线教育网站中的客户课程评价信息进行采集、清洗、分析,采用文本挖掘的办法进行大数据分析,在一致性匹配需求上,K12教育网站客户的诉求依次是目标匹配、性格匹配和价值观匹配,在互补性匹配需求上,K12教育网站客户的诉求依次是需求匹配、情感匹配和能力匹配。最后,站在客户需求的视角,利用大数据对在线教育师生匹配情况作分析研究,运用大数据机器学习技术,整合用户意向,测试数据信息,挖掘用户特征与用户较高购课满意度之间的因果规律。将得出的因果规律作为匹配算法,在K12在线教育网站中实时为学生匹配最适配教师。