[發(fā)明專(zhuān)利]基于機(jī)器學(xué)習(xí)的水平評(píng)測(cè)方法、裝置及相關(guān)設(shè)備

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202110611203.4
• 申請(qǐng)日: 2021-06-01
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN113240323B
• 公開(kāi)（公告）日: 2023-08-29
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 陳聰;黃瑩;舒暢;陳又新
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 平安科技（深圳）有限公司
• 主分類(lèi)號(hào): G06Q10/0639
• 分類(lèi)號(hào): G06Q10/0639;G06F16/35;G06F16/2458;G06N20/00;G06Q50/20
• 代理公司: 深圳眾鼎專(zhuān)利商標(biāo)代理事務(wù)所(普通合伙) 44325
• 代理人: 黃章輝

1.一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的水平評(píng)測(cè)方法，所述方法包括：

獲取所有用戶(hù)的歷史數(shù)據(jù)，并基于所述歷史數(shù)據(jù)，確定當(dāng)前用戶(hù)的初始級(jí)別，作為當(dāng)前級(jí)別；

向所述當(dāng)前用戶(hù)推送所述當(dāng)前級(jí)別對(duì)應(yīng)的考核信息，所述考核信息包括至少一個(gè)考核題目；

接收所述當(dāng)前用戶(hù)針對(duì)所述考核信息反饋的答復(fù)信息，作為應(yīng)答信息，所述應(yīng)答信息包括當(dāng)前級(jí)別、答題數(shù)目、答題準(zhǔn)確率和答題時(shí)長(zhǎng)；

基于每個(gè)所述應(yīng)答信息和所述歷史數(shù)據(jù)，采用支持向量機(jī)模型確定所述當(dāng)前用戶(hù)新的級(jí)別，作為更新后的當(dāng)前級(jí)別，并采用邏輯回歸模型，確定所述更新后的當(dāng)前級(jí)別對(duì)應(yīng)的考核題目的數(shù)量；

根據(jù)所述更新后的當(dāng)前級(jí)別和所述更新后的當(dāng)前級(jí)別對(duì)應(yīng)的考核題目的數(shù)量，對(duì)所述考核信息進(jìn)行更新；

向所述當(dāng)前用戶(hù)推送更新后的考核信息，并返回所述接收所述當(dāng)前用戶(hù)針對(duì)所述考核信息反饋的答復(fù)信息，作為應(yīng)答信息的步驟繼續(xù)執(zhí)行，直到更新后的當(dāng)前級(jí)別超過(guò)預(yù)設(shè)等級(jí)閾值為止，或者，直到更新前后的答題準(zhǔn)確率符合預(yù)設(shè)終止條件為止；

根據(jù)所述當(dāng)前級(jí)別的答題準(zhǔn)確率和所述更新后的當(dāng)前級(jí)別的答題準(zhǔn)確率確定所述當(dāng)前用戶(hù)的目標(biāo)級(jí)別；

所述歷史數(shù)據(jù)為所有用戶(hù)的答題時(shí)長(zhǎng)信息、各等級(jí)答題數(shù)量信息，所述基于每個(gè)所述應(yīng)答信息和所述歷史數(shù)據(jù)，采用支持向量機(jī)模型確定所述當(dāng)前用戶(hù)新的級(jí)別，作為更新后的當(dāng)前級(jí)別的步驟包括：

對(duì)所述所有用戶(hù)的答題時(shí)長(zhǎng)信息、所述各等級(jí)答題數(shù)量信息分別進(jìn)行先驗(yàn)概率分布計(jì)算，得到先驗(yàn)概率時(shí)長(zhǎng)波峰值、先驗(yàn)概率答題數(shù)量波峰值；

將所述應(yīng)答信息、所述先驗(yàn)概率時(shí)長(zhǎng)波峰值和所述先驗(yàn)概率答題數(shù)量波峰值進(jìn)行拼接，得到應(yīng)答信息拼接序列，并將所述應(yīng)答信息拼接序列輸入到支持向量機(jī)模型中；

采用支持向量機(jī)模型對(duì)所述應(yīng)答信息拼接序列進(jìn)行分類(lèi)處理，得到等級(jí)跳躍方向；

根據(jù)所述等級(jí)跳躍方向確定所述當(dāng)前用戶(hù)新的級(jí)別，作為更新后的當(dāng)前級(jí)別；

所述基于每個(gè)所述應(yīng)答信息和所述歷史數(shù)據(jù)，采用邏輯回歸模型，確定所述更新后的當(dāng)前級(jí)別對(duì)應(yīng)的考核題目的數(shù)量的步驟包括：

對(duì)所述所有用戶(hù)的答題時(shí)長(zhǎng)信息、所述各等級(jí)答題數(shù)量信息分別進(jìn)行先驗(yàn)概率分布計(jì)算，得到先驗(yàn)概率時(shí)長(zhǎng)波峰值、先驗(yàn)概率答題數(shù)量波峰值；

將所述應(yīng)答信息、所述先驗(yàn)概率時(shí)長(zhǎng)波峰值和所述先驗(yàn)概率答題數(shù)量波峰值進(jìn)行拼接，得到應(yīng)答信息拼接序列，并將所述應(yīng)答信息拼接向量輸入到多項(xiàng)邏輯斯蒂回歸模型中；

采用多項(xiàng)邏輯斯蒂回歸模型對(duì)所述應(yīng)答信息拼接序列進(jìn)行計(jì)算，得到所述更新后的當(dāng)前級(jí)別對(duì)應(yīng)的考核題目的數(shù)量。

2.如權(quán)利要求1所述的基于機(jī)器學(xué)習(xí)的水平評(píng)測(cè)方法，其特征在于，所述歷史數(shù)據(jù)為所有用戶(hù)的等級(jí)信息，所述基于所述歷史數(shù)據(jù)，確定所述當(dāng)前用戶(hù)的初始級(jí)別，作為當(dāng)前級(jí)別的步驟還包括：

對(duì)所述所有用戶(hù)的等級(jí)信息進(jìn)行先驗(yàn)概率分布計(jì)算，得到等級(jí)概率分布信息；

從所述等級(jí)概率分布信息中獲取先驗(yàn)概率等級(jí)波峰值；

獲取所述當(dāng)前用戶(hù)的基礎(chǔ)影響值；

根據(jù)所述基礎(chǔ)影響值和所述先驗(yàn)概率等級(jí)波峰值，確定所述當(dāng)前用戶(hù)的初始級(jí)別，作為當(dāng)前級(jí)別。

3.如權(quán)利要求2所述的基于機(jī)器學(xué)習(xí)的水平評(píng)測(cè)方法，其特征在于，所述根據(jù)所述基礎(chǔ)影響值和所述先驗(yàn)概率等級(jí)波峰值，確定所述當(dāng)前用戶(hù)的初始級(jí)別，作為當(dāng)前級(jí)別的步驟包括：

根據(jù)如下公式確定當(dāng)前級(jí)別L：

其中，μ為先驗(yàn)概率等級(jí)波峰值，Y_i為第i個(gè)基礎(chǔ)資料信息的基礎(chǔ)影響值。

4.如權(quán)利要求1所述的基于機(jī)器學(xué)習(xí)的水平評(píng)測(cè)方法，其特征在于，所述根據(jù)所述當(dāng)前級(jí)別的答題準(zhǔn)確率和所述更新后的當(dāng)前級(jí)別的答題準(zhǔn)確率確定所述當(dāng)前用戶(hù)的目標(biāo)級(jí)別的步驟包括：

若所述當(dāng)前級(jí)別的答題準(zhǔn)確率等于100％且更新后的當(dāng)前級(jí)別的答題準(zhǔn)確率等于0時(shí)，則將所述當(dāng)前級(jí)別作為所述用戶(hù)的目標(biāo)級(jí)別；

若所述當(dāng)前級(jí)別的答題準(zhǔn)確率等于100％且所述更新后的當(dāng)前級(jí)別的答題準(zhǔn)確率大于0時(shí)，則將所述更新后的當(dāng)前級(jí)別作為所述用戶(hù)的目標(biāo)級(jí)別。

5.如權(quán)利要求1所述的基于機(jī)器學(xué)習(xí)的水平評(píng)測(cè)方法，其特征在于，所述預(yù)設(shè)終止條件為更新前的答題準(zhǔn)確率達(dá)到100％時(shí)且更新后的答題準(zhǔn)確率低于100％。