基于用户特征的网页考评作弊监测方法、装置及电子设备制造方法及图纸

本申请涉及人工智能技术领域，具体公开了一种基于用户特征的网页考评作弊监测方法、装置及电子设备，其中，方法包括：获取考评人的审题速率、答题速率和历史工作信息，审题速率用于标识考评人读题的平均速率，答题速率用于标识考评人输入答案的平均速率；根据历史工作信息确定当前考题的难易等级；根据难易等级确定考评人的思考时间阈值；根据当前考题的题干和考评人的审题速率，确定审题时间阈值；根据当前考题的标准答案和考评人的答题速率，确定答题时间阈值；对思考时间阈值、审题时间阈值和答题时间阈值进行求和，得到当前考题的监测时间阈值；获取考评人完成当前考题的实际时间；根据实际时间和监测时间阈值，确定考评人是否存在作弊行为。存在作弊行为。存在作弊行为。

Method, device and electronic equipment for detecting cheating in web page evaluation based on user characteristics

【技术实现步骤摘要】
基于用户特征的网页考评作弊监测方法、装置及电子设备


[0001]本专利技术涉及人工智能
，具体涉及一种基于用户特征的网页考评作弊监测方法、装置及电子设备。

技术介绍

[0002]目前，通过线上网页考评技术可以极大的减轻考评双方的成本和压力，给考评双方都带来了良好的体验。现有的线上网页考评系统，都存在一定的作弊风险。为了保证考评的公正性，需要在考试时对考评人的行为进行一定的监测。目前常用的方法，是采集考评人在答题时的答题时长，若答题时长大于阈值，则认为该考聘人有具备作弊嫌疑。
[0003]但是，这种方式首先难以设置精确的阈值，另外，每个人的操作习惯不同，可能操作时长有区别，从而导致作弊监测的精确度较低。

技术实现思路

[0004]为了解决现有技术中存在的上述问题，本申请实施方式提供了一种基于用户特征的网页考评作弊监测方法、装置及电子设备，可以通过考评人的用户特征和当前回答的考题，动态实时的预测相应的答题时长阈值，继而针对不同考评人和不同的考题，制定不同的时间阈值，提高网页作弊监测的精确度。
[0005]第一方面，本申请的实施方式提供了一种基于用户特征的网页考评作弊监测方法，该方法包括：
[0006]获取考评人的审题速率、答题速率和历史工作信息，其中，审题速率用于标识考评人读题的平均速率，答题速率用于标识考评人输入答案的平均速率；
[0007]根据历史工作信息确定当前考题的难易等级；
[0008]根据难易等级确定考评人的思考时间阈值；
[0009]根据当前考题的题干和考评人的审题速率，确定审题时间阈值；
[0010]根据当前考题的标准答案和考评人的答题速率，确定答题时间阈值；
[0011]对思考时间阈值、审题时间阈值和答题时间阈值进行求和处理，得到当前考题的监测时间阈值；
[0012]获取考评人完成当前考题的实际时间；
[0013]根据实际时间和监测时间阈值，确定考评人是否存在作弊行为。
[0014]第二方面，本申请的实施方式提供了一种基于用户特征的网页考评作弊监测装置，包括：
[0015]获取模块，用于获取考评人的审题速率、答题速率和历史工作信息，其中，审题速率用于标识考评人读题的平均速率，答题速率用于标识考评人输入答案的平均速率；
[0016]分析模块，用于根据历史工作信息确定当前考题的难易等级，根据难易等级确定考评人的思考时间阈值，根据当前考题的题干和考评人的审题速率，确定审题时间阈值，根据当前考题的标准答案和考评人的答题速率，确定答题时间阈值，并对思考时间阈值、审题
时间阈值和答题时间阈值进行求和处理，得到当前考题的监测时间阈值；
[0017]监测模块，用于获取考评人完成当前考题的实际时间，并根据实际时间和监测时间阈值，确定考评人是否存在作弊行为。
[0018]第三方面，本申请实施方式提供一种电子设备，包括：处理器，处理器与存储器相连，存储器用于存储计算机程序，处理器用于执行存储器中存储的计算机程序，以使得电子设备执行如第一方面的方法。
[0019]第四方面，本申请实施方式提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机程序，计算机程序使得计算机执行如第一方面的方法。
[0020]第五方面，本申请实施方式提供一种计算机程序产品，计算机程序产品包括存储了计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质，计算机可操作来使计算机执行如第一方面的方法。
[0021]实施本申请实施方式，具有如下有益效果：
[0022]在本申请实施方式中，通过获取考评人的历史工作信息，确定当前回答的考题对于该考评人而言的难易等级。继而基于该难易等级，确定该考评人的对当前考题的思考时间阈值。然后，获取标识考评人读题的平均速率的审题速率和标识考评人输入答案的平均速率的答题速率，并结合当前考题的题干和标准答案，确定考评人审题时间阈值和答题时间阈值，继而将思考时间阈值、审题时间阈值和答题时间阈值的和作为该考评人回答当前考题的监测时间阈值。最后，获取考评人完成当前考题的实际时间，继而根据实际时间和监测时间阈值，确定考评人是否存在作弊行为。由此，通过考评人的用户特征和当前回答的考题，动态实时的预测相应的答题时长阈值，继而针对不同考评人和不同的考题，制定不同的时间阈值，提高网页作弊监测的精确度。
附图说明
[0023]为了更清楚地说明本申请实施方式中的技术方案，下面将对实施方式描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0024]图1为本申请实施方式提供的一种基于用户特征的网页考评作弊监测装置的硬件结构示意图；
[0025]图2为本申请实施方式提供的一种基于用户特征的网页考评作弊监测方法的系统框架图；
[0026]图3为本申请实施方式提供的一种基于用户特征的网页考评作弊监测方法的流程示意图；
[0027]图4为本申请实施方式提供的一种根据历史工作信息确定当前考题的难易等级的方法的流程示意图；
[0028]图5为本申请实施方式提供的一种根据预设的至少一个关键词对历史工作信息进行信息提取，得到至少一个目标信息的示意图；
[0029]图6为本申请实施方式提供的一种计算工作领域信息和考评领域信息之间的第一相似度的示意图；
[0030]图7为本申请实施方式提供的一种根据难易等级在预设的标准思考时间库中进行匹配，得到标准思考时间阈值的示意图；
[0031]图8为本申请实施方式提供的一种基于用户特征的网页考评作弊监测装置的功能模块组成框图；
[0032]图9为本申请实施方式提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0033]下面将结合本申请实施方式中的附图，对本申请实施方式中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施方式是本申请一部分实施方式，而不是全部的实施方式。基于本申请中的实施方式，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施方式，都属于本申请保护的范围。
[0034]本申请的说明书和权利要求书及所述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”和“第四”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。此外，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
[0035]在本文中提及“实施方式”意味着，结合实施方式描述的特定特征、结果或特性可以包含在本申请的至少一个实施方式中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施方式，也不是与其它实施方式互斥的独立的或备选的实施方式。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于用户特征的网页考评作弊监测方法，其特征在于，所述方法包括：获取考评人的审题速率、答题速率和历史工作信息，其中，所述审题速率用于标识所述考评人读题的平均速率，所述答题速率用于标识所述考评人输入答案的平均速率；根据所述历史工作信息确定当前考题的难易等级；根据所述难易等级确定所述考评人的思考时间阈值；根据所述当前考题的题干和所述考评人的审题速率，确定审题时间阈值；根据所述当前考题的标准答案和所述考评人的答题速率，确定答题时间阈值；对所述思考时间阈值、所述审题时间阈值和所述答题时间阈值进行求和处理，得到所述当前考题的监测时间阈值；获取所述考评人完成所述当前考题的实际时间；根据所述实际时间和所述监测时间阈值，确定所述考评人是否存在作弊行为。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述历史工作信息确定当前考题的难易等级，包括：根据预设的至少一个关键词对所述历史工作信息进行信息提取，得到至少一个目标信息，其中，所述至少一个目标信息与所述至少一个关键词一一对应；根据所述至少一个目标信息，确定所述考评人的工作领域信息、工作偏向信息和工作日志信息；获取所述当前考题的考评领域信息、考评偏向信息和考评内容信息；计算所述工作领域信息和所述考评领域信息之间的第一相似度；计算所述工作偏向信息和所述考评偏向信息之间的第二相似度；根据所述工作日志信息和所述考评内容信息确定第一等级评分，其中，所述第一等级评分用于标识所述考评人对所述考评内容信息对应的考评内容的掌握程度；根据所述第一相似度和所述第二相似度对所述第一等级评分进行调整，得到第二等级评分；根据所述第二等级评分，确定所述当前考题的难易等级。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述工作内容信息和所述考评内容信息确定第一等级评分，包括：根据所述工作日志信息确定所述考评人的工作等级和水平等级，其中，所述工作等级用于标识所述考评人的日常工作的标准难易度等级，所述水平等级用于标识所述考评人对所述日常工作的掌握程度；根据所述考评内容信息确定所述当前考题的考题等级和深浅等级，其中，所述考题等级用于标识所述当前考题的标准难易度等级，所述深浅等级用于标识所述当前考题考评的深浅程度；根据所述工作等级、所述水平等级、所述考题等级和所述深浅等级，确定所述第一等级评分。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第一等级评分满足以下公式：P1＝k1×
Q1‑
k2×
Q2其中，P1表示所述第一等级评分，k1表示所述深浅等级，Q1表示所述考题等级，k2表示所述水平等级，Q2表示所述工作等级。

【专利技术属性】
技术研发人员：彭永鹤，
申请(专利权)人：新瑞鹏宠物医疗集团有限公司，
类型：发明
国别省市：