[發明專利]基于大數據的記憶能力分析方法和系統

在審

• 申請號: 202011050678.2
• 申請日: 2020-09-29
• 公開（公告）號: CN112132716A
• 公開（公告）日: 2020-12-25
• 發明（設計）人: 許昭慧
• 申請（專利權）人: 上海松鼠課堂人工智能科技有限公司
• 主分類號: G06Q50/20
• 分類號: G06Q50/20;G06Q10/06
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發明提供了基于大數據的記憶能力分析方法和系統，其能夠分別獲取用戶對于具有不同特征的對象在初始時刻和經過預設時間間隔后對應的初始記憶信息和實時記憶信息，并確定用戶的實時記憶衰減狀態以及借助大數據處理的方式對該實時記憶衰減狀態信息進行修正，再根據修正后的實時記憶衰減狀態信息，測評用戶的記憶能力，其結合記憶遺忘規律來計算確定用戶的記憶能力衰減值，并且還能夠利用大數據對計算得到的記憶能力衰減值進行修正，以消除外界干擾因素導致的記憶能力衰減值計算誤差，從而對用戶的記憶能力衰減情況進行可靠的和有效分析確定。

技術領域

本發明涉及智能教育的技術領域，特別涉及基于大數據的記憶能力分析方法和系統。

背景技術

記憶能力是用戶學習能力的重要組成部分，用戶通過在學習中接收并理解新的知識內容，再將新的知識內容進行記憶以其為所用。不同用戶的記憶能力并不相同，并且記憶能力還會隨著用戶自身的狀態而發生變化，特別是發生記憶能力衰減的情況。目前，對于用戶記憶能力衰減情況的確定都需要通過復雜的測試來實現的，這種方式不僅操作復雜和需要花費大量人力物力進行測試確定，并且其測試的結果并不準確和可靠。可見，現有技術需要能夠通過大數據技術對用戶的記憶能力衰減情況進行可靠的和有效分析確定的方法。

發明內容

針對現有技術存在的缺陷，本發明提供基于大數據的記憶能力分析方法和系統，其通過獲取用戶在初始時刻對預設若干不同對象的初始記憶信息，以及獲取該用戶從該初始時刻起經過預設時間間隔后對該預設不同對象的實時記憶信息，并根據該初始記憶信息和所述實時記憶信息，確定該用戶的實時記憶衰減狀態信息，并獲取關于該用戶的歷史記憶衰減狀態信息，以此對該實時記憶衰減狀態信息進行修正，從而得到修正的實時記憶衰減狀態信息，再根據該修正的實時記憶衰減狀態信息，對該用戶的記憶能力進行評測，從而得到該用戶的記憶能力評價值；可見，該基于大數據的記憶能力分析方法和系統能夠分別獲取用戶對于具有不同特征的對象在初始時刻和經過預設時間間隔后對應的初始記憶信息和實時記憶信息，并確定用戶的實時記憶衰減狀態以及借助大數據處理的方式對該實時記憶衰減狀態信息進行修正，再根據修正后的實時記憶衰減狀態信息，測評用戶的記憶能力，其結合記憶遺忘規律來計算確定用戶的記憶能力衰減值，并且還能夠利用大數據對計算得到的記憶能力衰減值進行修正，以消除外界干擾因素導致的記憶能力衰減值計算誤差，從而對用戶的記憶能力衰減情況進行可靠的和有效分析確定。

本發明提供基于大數據的記憶能力分析方法，其特征在于，其包括如下步驟：

步驟S1，獲取用戶在初始時刻對預設若干不同對象的初始記憶信息，以及獲取所述用戶從所述初始時刻起經過預設時間間隔后對所述預設不同對象的實時記憶信息，并根據所述初始記憶信息和所述實時記憶信息，確定所述用戶的實時記憶衰減狀態信息；

步驟S2，獲取關于所述用戶的歷史記憶衰減狀態信息，以此對所述實時記憶衰減狀態信息進行修正，從而得到修正的實時記憶衰減狀態信息；

步驟S3，根據所述修正的實時記憶衰減狀態信息，對所述用戶的記憶能力進行評測，從而得到所述用戶的記憶能力評價值；

進一步，在所述步驟S1中，獲取用戶在初始時刻對預設若干不同對象的初始記憶信息，以及獲取所述用戶從所述初始時刻起經過預設時間間隔后對所述預設不同對象的實時記憶信息，并根據所述初始記憶信息和所述實時記憶信息，確定所述用戶的實時記憶衰減狀態信息具體包括：

步驟S101，在所述初始時刻，獲取所述用戶觀看預設若干具有不同外觀特征和/或文字特征的對象后，所述用戶對應輸出的關于若干所述對象的初始記憶數據；

步驟S102，從所述初始時刻起經過所述預設時間間隔后，獲取所述用戶對應輸出的關于若干所述對象的實時記憶數據；

步驟S103，根據下面公式(1)，對所述初始記憶數據和所述實時記憶數據進行處理，從而得到所述用戶的實時記憶衰減值：