申请/专利权人：中国联合网络通信集团有限公司

申请日：2019-11-20

公开（公告）日：2023-01-24

公开（公告）号：CN110852925B

主分类号：G06Q50/20

分类号：G06Q50/20;G06F16/2458

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2023.01.24#授权;2020.03.24#实质审查的生效;2020.02.28#公开

摘要：本申请涉及一种异常学习检测方法、装置、设备和存储介质，该方法包括：获取学员在学习系统的数据库中存储的学习信息，根据学习信息确定目标检测学员，其中目标检测学员是学习量指标值大于第一预设阈值的学员；从目标检测学员的学习信息中提取目标检测学员的课程时长指标值、时间复用指标值、课程完成率指标值、学习时长指标值和响应度指标值；根据上述指标值确定异常学习的学员的身份信息，异常学习的学员是符合预设条件的指标值的数量大于第二预设阈值的学员；将异常学习的学员的身份信息发送至屏幕终端进行显示。本申请可以从学习量较高的学员中识别出异常学习行为导致的高学习量学员，从而更准确的确定学员学习程度合理的安排后续培训课程。

主权项：1.一种异常学习检测方法，其特征在于，包括：获取学员在学习系统的数据库中存储的学习信息，并根据所述学习信息确定目标检测学员，其中所述目标检测学员是学习量指标值大于第一预设阈值的学员，所述学习信息包括每个学员在学习系统上的学习时长、学习次数、登录学习系统的次数、目标检测学员在预设运营策略实施前完成的课程的第一平均时长、在预设运营策略实施后完成的课程的第二平均时长、学习系统中所有课程的第三平均时长、目标检测学员的每个已完成课程对应的学习时间段以及预设运营策略实施后目标检测学员完成的特征课程的数量，所述特征课程是为响应所述预设运营策略而设置的课程；从所述目标检测学员的学习信息中，提取每个目标检测学员的课程时长指标值、时间复用指标值、课程完成率指标值、学习时长指标值、以及响应度指标值；根据所述课程时长指标值、时间复用指标值、课程完成率指标值、学习时长指标值、以及响应度指标值，确定异常学习的学员的身份信息，所述异常学习的学员是符合预设条件的指标值的数量大于第二预设阈值的学员；将异常学习的学员的身份信息发送至屏幕终端进行显示；所述根据所述学习信息确定目标检测学员，包括：将所述学习时长、所述学习次数以及所述登录学习系统的次数进行加权求和，将和值确定为每个学员的学习量指标值；将所述学习量指标值大于所述第一预设阈值的学员确定为目标检测学员；所述从所述目标检测学员的学习信息中，提取每个目标检测学员的课程时长指标值，包括：根据所述第一平均时长、所述第二平均时长、所述第三平均时长以及第一预设公式，确定所述目标检测学员对应的课程时长指标值；所述第一预设公式为：其中，k1表示课程时长指标值，α和β均表示预设系数，BAvgCTi表示第一平均时长，AAvgCTi表示第二平均时长，AvgCT表示第三平均时长，M为大于等于1的常数；所述从所述目标检测学员的学习信息中，提取每个目标检测学员的时间复用指标值，包括：根据所述学习时间段，确定所述目标检测学员完成的所有课程占用的重复时间段，并将所述重复时间段对应的时长确定为所述目标检测学员的第一复用时长，以及，将所述目标检测学员在预设时间段内完成的课程占用的时长确定为所述目标检测学员的第二复用时长；根据所述第一复用时长、所述第二复用时长与第二预设公式、第三预设公式，分别判断所述第一复用时长、第二复用时长与预设时间阈值的大小，得到判断结果，所述第二预设公式为：所述第三预设公式为：根据所述判断结果和第四预设公式确定时间复用指标值，所述第四预设公式为：k2＝k21∨k22；其中，t1表示第一复用时长，T1表示第一预设时间阈值，k21表示第一复用时长与第一预设时间阈值的判断结果，t2表示第二复用时长，T2表示第二预设时间阈值，k22表示第二复用时长与第二预设时间阈值的判断结果，k2表示时间复用指标值；所述从所述目标检测学员的学习信息中，提取每个目标检测学员的响应度指标值，包括：将所述特征课程的数量与目标检测学员学习的所有课程的数量的比值确定为响应度指标值。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国联合网络通信集团有限公司 异常学习检测方法、装置、设备和存储介质

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