[發明專利]一種基于大數據技術和數學算法的學習行為分計算方法

在審

• 申請號: 202010467410.2
• 申請日: 2020-05-28
• 公開（公告）號: CN111651499A
• 公開（公告）日: 2020-09-11
• 發明（設計）人: 王暉;鄒夢橋
• 申請（專利權）人: 上海卓越睿新數碼科技有限公司
• 主分類號: G06F16/2458
• 分類號: G06F16/2458;G06F16/25;G06F16/27;G06F16/28;G06Q50/20
• 代理公司: 北京匯捷知識產權代理事務所(普通合伙) 11531
• 代理人: 于鵬

本發明公開了一種基于大數據技術和數學算法的學習行為分計算方法，包括以下方法步驟：記錄用戶每天每個課程的學習觀看視頻行為數據及問答互動操作數據；利用Canal+Kafka將記錄的數據實時同步到Hbase數據庫；利用HADOOP離線計算(HIVE+HBASE+MR)；利用SQOOP將計算結果導出到關系型數據庫。有益效果：培養和改善用戶的學習習慣，合理的安排學習時長；減少用戶可見的違規內容，凈化問答環境，最終達到提升問答活躍度的結果；對應問答智能評分需求，鼓勵問答產生更多的有效內容。

技術領域

本發明涉及大數據算法領域，具體來說，涉及一種基于大數據技術和數學算法的學習行為分計算方法。

背景技術

目前市場上利用大數據技術對用戶的行為進行分析的應用很多，做用戶行為分析的基礎是獲得用戶行為數據，例如用戶頁面停留時間、跳轉來源等等。這些信息有些能直接拿到，有些是需要做一些計算才能拿到的。一般來說用戶訪問時的一些信息都是以日志的形式記錄到NoSQL系統中去，這其中包含了最通用的一些訪問信息以及一些自定義的日志埋點。通常這些數據都是零散的，需要從業務需求層面將所有行為數據串聯起來，通過一定的計算，加工，清洗獲得最終需要的數據。

針對相關技術中的問題，目前尚未提出有效的解決方案。

發明內容

本發明的目的在于提供一種基于大數據技術和數學算法的學習行為分計算方法，通過科學的計算行為分，培養和改善用戶的學習習慣，合理的安排學習時長，通過合理的規則減少人為的刷課行為，鼓勵學生進行更有價值的學習行為，以解決上述背景技術中提出的問題。

為實現上述目的，本發明提供如下技術方案：一種基于大數據技術和數學算法的學習行為分計算方法，包括以下方法步驟：

(1)、記錄用戶每天每個課程的學習觀看視頻行為數據及問答互動操作數據；

(2)、利用Canal+Kafka將記錄的數據實時同步到Hbase數據庫；

(3)、利用HADOOP離線計算(HIVE+HBASE+MR)；

(4)、利用SQOOP將計算結果導出到關系型數據庫。

進一步的，習慣分計算規則如下：

(1)將記錄下來的同一課程章節同一用戶學習觀看時長累加與該視頻時長作對比，當觀看時長大于視頻時長，取視頻時長再減去上一次已觀看時長作為本次計算有效觀看時長；

(2)當有效時長大于等于合理學習時長時視為合理學習一次；

(3)合理學習總次數＝課程學習總時長*0.6/25；

(4)根據合理學習次數與合理學習總次數對比計算出相應的學習習慣分。

進一步的，互動分計算規則如下：

(1)將用戶在課程下發的貼子數累計；用戶回復的帖子數累計；用戶發的帖子被回復數累計；用戶發的帖子被老師回復數累計；用戶發的帖子被點贊數累計；用戶回復的帖子被老師點贊數累計；用戶回復的帖子被老師評論數累計；

(2)將各項累計指標*相應的分數值；

(3)將分數值累加為總得分值。

與現有技術相比，本發明具有以下有益效果：

(1)、培養和改善用戶的學習習慣，合理的安排學習時長；

(2)、減少用戶可見的違規內容，凈化問答環境，最終達到提升問答活躍度的結果；

(3)、對應問答智能評分需求，鼓勵問答產生更多的有效內容。

具體實施方式