买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

申请/专利权人：青软创新科技集团股份有限公司

摘要：本发明涉及人物画像构建技术领域，具体地说，涉及一种基于大数据数仓技术的学生画像挖掘实现方法。包括搭建系统网络架构、数据采集、数据加工处理、数据标签化、构建画像、画像的应用分析、对异常进行检测分析、根据画像进行教学工作安排等步骤。本发明设计可以更好地对海量的学生行为数据进行加工及分类存储，便于快速查询调用，从而提高搭建学生画像的工作效率；可以深度挖掘学生的个性特征并较为准确地为其打上对应标签，可以更好实现在智慧校园中构建学生画像；有利于教育工作者、家长及学生本身更好地了解学生，便于及时发现学生日常学习行为中存在的不足，以便纠正、改善，从而可以更好地为学生量身定制对应的培养方案，提升教育水平。

主权项：1.一种基于大数据数仓技术的学生画像挖掘实现方法，其特征在于：包括如下步骤：S1、搭建学生画像挖掘系统网络架构，并连接智慧校园信息管理平台；S2、从多方面进行学生日常行为信息的数据采集；S3、以数据仓库技术为基础对数据进行加工处理，并搭建数据的分层模型；具体包括：S3.1、获取学生的各方面行为信息，包括日常作息时间、课堂出席及表现情况、上网情况、校园门禁信息、饮食情况、消费情况；S3.2、搭建三层的数据仓库模型；S3.3、对海量的学生校园生活数据进行清洗，完成异构多数据源的数据整合，形成统一数据库存储于数据仓库中，并补插不完整的数据；S3.4、对清洗后的数据进行提炼，深度挖掘出所需的信息；S3.5、通过聚类算法，对提炼出的学生特征信息进行聚类分析；S4、对学生数据进行标签化；S5、构建学生的综合行为画像；具体包括：S5.1、遵循朴素的行为特征表现规律，依据现实，建立学生特征模型；S5.2、通过符号化抽象成学生特征的符号标签；S5.3、对综合行为画像特征标签进行数据归一化处理；S6、学生综合行为画像的应用分析；具体包括：S6.1、通过对学生的准点率、出勤率、成绩项目数据进行加权求和，对函数进行归一化，依此反映学生的学习基础与学习态度，对学生的学习特征进行评价分级并打上标签；S6.2、按照饮食指数设定等级，表示学生的三餐习惯，并给予评价；S6.3、根据睡眠时长、入眠时间和起床时间计算表示学生的作息习惯规律，设定作息习惯等级，并进行作息习惯评价；S6.4、收集并计算学生与同学之间出现共现对的次数，通过Louvain社区发现算法识别学生的关系群体，以便发现社群中离群索居的学生；S6.5、通过学生日均消费金额计算消费力指数，结合学生消费场所、位置，对学生的消费行为及消费水平进行评价；S6.6、以日均上网时长为主要计算因素，通过线性相关性判断学生的网络成瘾程度，并依此评价学生的上网健康情况；即通过归一化函数分别从学习、三餐习惯、作息习惯、消费水平、上网习惯方面的评估维度进行评估，其计算表达式如下：学习指数：L＝fs，其中，fs为归一化函数，式中s为各个指标的评价值；三餐习惯指数： 式中Y为三餐习惯指数，pm为早餐评价，td为用餐标准差评价，pn为夜宵评价，s为消费差评价，即午餐和晚餐的日均消费金额之间的差值；作息习惯指数： 式中S为作息习惯指数，tc为睡眠时长评价，tu为入睡时间评价，ti为起床时间评价；消费水平指数：Sp＝fc，式中c为学生日均消费金额；上网习惯指数：N＝f1.725+0.321t，式中t为学生日均上网时间；S7、通过学生综合画像，对异常的学生行为进行检测分析；具体包括：S7.1、以班级、组别或宿舍为单位构建多个学生画像，每个学生画像应包括至少两个方面的评估维度，构建学生画像后对全部学生画像进行归一化处理；S7.2、根据全方面的评估维度构建分析空间，每个方面的评估维度作为分析空间的一个坐标轴；S7.3、将每个学生的画像映射到分析空间；S7.4、在分析空间中，分布于单个学生画像预设距离范围内的学生画像为邻近学生画像，计算单个学生画像的近邻学生画像的数量，依此分析单个学生画像与其他学生画像的位置分布情况，得出相似性；S7.5、将学生画像输入时间序列模型，得到预测学生画像，以分析单个预测学生画像与其他预测学生画像的偏离程度，从而发现存在异常的学生；S8、教育工作者或教师，根据反馈的学生画像进行教学工作安排，并对存在异常行为的学生进行修正引导。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 青软创新科技集团股份有限公司 一种基于大数据数仓技术的学生画像挖掘实现方法