[发明专利]一种学生学习兴趣画像生成系统、方法、装置及存储介质在审
申请号: | 201911152396.0 | 申请日: | 2019-11-22 |
公开(公告)号: | CN111046263A | 公开(公告)日: | 2020-04-21 |
发明(设计)人: | 郑倩如;邹才凤;林岳镔 | 申请(专利权)人: | 广东机电职业技术学院 |
主分类号: | G06F16/951 | 分类号: | G06F16/951;G06F16/9535;G06Q50/20 |
代理公司: | 广州嘉权专利商标事务所有限公司 44205 | 代理人: | 何文聪 |
地址: | 510000 广东*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 学生 学习 兴趣 画像 生成 系统 方法 装置 存储 介质 | ||
1.一种学生学习兴趣画像生成系统,其特征在于,包括:业务框架和执行单元;
所述业务框架包括数据源层、大数据平台和展示层;
所述执行单元包括:
数据采集模块,用于通过所述数据源层采集获取校园网内业务系统的数据;
数据预处理模块,用于基于预设的学生学习兴趣的数据维度,对所述数据采集模块采集到的数据进行清洗和筛选;
画像生成模块,用于以单个学生为目标,通过所述大数据平台对与所述学生有关的统计数据进行分析处理,生成学生学习兴趣画像;
画像呈现模块,用于通过所述展示层将学生学习兴趣画像呈现给对应的学生和/或老师。
2.根据权利要求1所述的一种学生学习兴趣画像生成系统,其特征在于:所述校园网内业务系统包括选课系统、成绩系统、图书借阅系统、网络系统和职业兴趣测试系统。
3.根据权利要求2所述的一种学生学习兴趣画像生成系统,其特征在于,所述校园网内业务系统的数据包括:选修数据、成绩数据、图书借阅数据、网络浏览数据和职业兴趣测试结果数据;
其中,所述选修数据包括选修科目的种类、次数和选修课出勤率;所述成绩数据包括必修课和选修课的学分成绩及排名;所述图书借阅数据包括借阅图书次数、借阅图书类别和借阅时长;所述网络浏览数据包括网站访问类型和流量数据;所述职业兴趣测试结果数据包括霍兰德职业兴趣测试结果类型。
4.根据权利要求2-3中任一项所述的一种学生学习兴趣画像生成系统,其特征在于:
所述画像生成模块用于通过sqoop工具将从选课系统、成绩系统、图书借阅系统和职业兴趣测试系统获取的数据导入HDFS文件系统,通过Hive集群进行离线计算,并将结果导入Hbase数据库;
所述画像生成模块还用于通过Spark集群对从网络系统获取的数据进行分析,并将结果导入Hbase数据库。
5.一种学生学习兴趣画像生成方法,其特征在于,包括以下步骤:
获取校园网内业务系统的访问权限,采集所述业务系统中的数据;
基于预设的学生学习兴趣的数据维度,对所述数据进行清洗和筛选;
以单个学生为目标,对与所述学生有关的统计数据进行分析,生成学生学习兴趣画像;
将所述学生学习兴趣画像呈现给对应的学生和/或老师。
6.根据权利要求5所述的一种学生学习兴趣画像生成方法,其特征在于:所述校园网内业务系统包括选课系统、成绩系统、图书借阅系统、网络系统和职业兴趣测试系统。
7.根据权利要求6所述的一种学生学习兴趣画像生成方法,其特征在于,所述采集所述业务系统中的数据这一步骤,其具体包括:采集选修数据、成绩数据、图书借阅数据、网络浏览数据和职业兴趣测试结果数据;
其中,所述选修数据包括选修科目的种类、次数和选修课出勤率;所述成绩数据包括必修课和选修课的学分成绩及排名;所述图书借阅数据包括借阅图书次数、借阅图书类别和借阅时长;所述网络浏览数据包括网站访问类型和流量数据;所述职业兴趣测试结果数据包括霍兰德职业兴趣测试结果类型。
8.根据权利要求6-7中任一项所述的一种学生学习兴趣画像生成方法,其特征在于,所述对与所述学生有关的统计数据进行分析,生成学生学习兴趣画像这一步骤,其具体包括:
通过sqoop工具将从选课系统、成绩系统、图书借阅系统和职业兴趣测试系统获取的数据导入HDFS文件系统,通过Hive集群进行离线计算,并将结果导入Hbase数据库;
通过Spark集群对从网络系统获取的数据进行分析,并将结果导入Hbase数据库;
基于所述Hbase数据库中的数据,生成学生学习兴趣画像。
9.一种学生学习兴趣画像生成装置,其特征在于,包括:
至少一个处理器;
至少一个存储器,用于存储至少一个程序;
当所述至少一个程序被所述至少一个处理器执行,使得所述至少一个处理器实现如权利要求5-8中任一项所述的学生学习兴趣画像生成方法。
10.一种存储介质,其中存储有处理器可执行的指令,其特征在于:所述处理器可执行的指令在由处理器执行时用于实现如权利要求5-8中任一项所述的学生学习兴趣画像生成方法。
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