[發明專利]學生學習時長預測方法和裝置

在審

• 申請號: 201711384505.2
• 申請日: 2017-12-20
• 公開（公告）號: CN108320044A
• 公開（公告）日: 2018-07-24
• 發明（設計）人: 李林;李智博;董旭;范成偉
• 申請（專利權）人: 卓智網絡科技有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q50/20
• 代理公司: 北京和聯順知識產權代理有限公司 11621
• 代理人: 趙宇

1.一種學生學習時長預測方法，其特征在于，包括：

獲取學生的歷史上網數據，以及獲取所述學生的歷史位置信息；

根據所述歷史上網數據和所述歷史位置信息得到所述學生的歷史日常行為數據，以及根據所述歷史位置信息得到所述學生的歷史學習時長；

根據所述歷史日常行為數據和所述歷史學習時長采用深度學習算法構建學習時長預測模型；

根據所述學習時長預測模型對所述學生的未來學習時長進行預測。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，根據所述歷史日常行為數據和所述歷史學習時長采用深度學習算法構建學習時長預測模型，包括：

根據所述歷史日常行為數據和所述歷史學習時長采用LSTM深度學習算法構建學習時長預測模型。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述歷史日常行為數據包括如下至少之一：訪問不同類型網站的次數、上網設備類型、訪問第三方應用程序的次數和在學校內非學習場所的停留時間。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，根據所述歷史上網數據和所述歷史位置信息得到所述學生的歷史日常行為數據，包括：

將所述歷史上網數據與預設數據庫進行比對，得到如下至少之一：所述學生訪問不同類型網站的次數、上網設備類型和訪問第三方應用程序的次數，其中，所述預設數據庫包括如下至少之一：不同類型網站的數據信息、上網設備類型的數據信息和第三方應用程序的數據信息。

5.根據權利要求1-4中任意一項所述的方法，其特征在于，根據所述歷史位置信息得到所述學生的歷史學習時長，包括：

根據所述歷史位置信息確定所述學生在學校內學習場所的停留時間，并將所述學生在學校內學習場所的停留時間確定為所述歷史學習時長。

6.一種學生學習時長預測裝置，其特征在于，包括：

獲取模塊，用于獲取學生的歷史上網數據，以及獲取所述學生的歷史位置信息；

生成模塊，用于根據所述歷史上網數據和所述歷史位置信息得到所述學生的歷史日常行為數據，以及根據所述歷史位置信息得到所述學生的歷史學習時長；

構建模塊，用于根據所述歷史日常行為數據和所述歷史學習時長采用深度學習算法構建學習時長預測模型；

預測模塊，用于根據所述學習時長預測模型對所述學生的未來學習時長進行預測。

7.一種存儲介質，其特征在于，所述存儲介質包括存儲的程序，其中，在所述程序運行時控制所述存儲介質所在設備執行權利要求1至5中任意一項所述的學生學習時長預測方法。

8.一種處理器，其特征在于，所述處理器用于運行程序，其中，所述程序運行時執行權利要求1至5中任意一項所述的學生學習時長預測方法。

9.一種終端，其特征在于，包括：

獲取模塊，用于獲取學生的歷史上網數據，以及獲取所述學生的歷史位置信息；

生成模塊，用于根據所述歷史上網數據和所述歷史位置信息得到所述學生的歷史日常行為數據，以及根據所述歷史位置信息得到所述學生的歷史學習時長；

構建模塊，用于根據所述歷史日常行為數據和所述歷史學習時長采用深度學習算法構建學習時長預測模型；

預測模塊，用于根據所述學習時長預測模型對所述學生的未來學習時長進行預測；

處理器，所述處理器運行程序，其中，所述程序運行時對于從所述獲取模塊、所述生成模塊、所述構建模塊和所述預測模塊輸出的數據執行權利要求1至5中任意一項所述的學生學習時長預測方法。

10.一種終端，其特征在于，包括：

獲取模塊，用于獲取學生的歷史上網數據，以及獲取所述學生的歷史位置信息；

生成模塊，用于根據所述歷史上網數據和所述歷史位置信息得到所述學生的歷史日常行為數據，以及根據所述歷史位置信息得到所述學生的歷史學習時長；

構建模塊，用于根據所述歷史日常行為數據和所述歷史學習時長采用深度學習算法構建學習時長預測模型；

預測模塊，用于根據所述學習時長預測模型對所述學生的未來學習時長進行預測；

存儲介質，用于存儲程序，其中，所述程序在運行時對于從所述獲取模塊、所述生成模塊、所述構建模塊和所述預測模塊輸出的數據執行權利要求1至5中任意一項所述的學生學習時長預測方法。