[发明专利]一种学生在校情况判别方法及其系统

权利要求书

1.一种学校在校情况判别方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、通过校园网络采集各个校园业务系统的数据；

S2、基于异构数据清洗技术处理采集的数据，获取学生在校活动记录表，并存入大数据存储库；

S3、根据预设置的参数从学生在校活动记录表中筛选每个学生的活动记录表；

S4、根据步骤S3的筛选结果判断学生在校情况。

2.根据权利要求1所述的一种学校在校情况判别方法，其特征在于，所述校园业务系统包括一卡通系统、图书馆系统、考勤系统和校园网系统。

3.根据权利要求2所述的一种学校在校情况判别方法，其特征在于，步骤S2的具体操作为：

将一卡通系统中的消费记录、图书馆系统中的借阅记录、考勤系统中的考勤记录和校园网系统中的网络接入记录分别抽取到临时中间层，然后对抽取的数据进行清洗、转换和集成，获得格式统一的学生在校活动记录，将学生在校活动记录录入表格并加载到大数据存储库中。

4.根据权利要求3所述的一种学校在校情况判别方法，其特征在于，步骤S3的具体操作为：

预先设置参数，所述参数包括学生学号和筛选时段，从学生在校活动记录表中筛选出所有在筛选时段内的学生在校活动记录，构成综合记录表，再根据学生学号从综合记录表中筛选出每个学生的活动记录表，所述活动记录表包含多条数据链，每条数据链包括学生学号和活动时间。

5.根据权利要求4所述的一种学校在校情况判别方法，其特征在于，步骤S4的具体操作如下：

S41、设共有n个学生，选取第i个学生的活动记录表X_i，i＝1,2,…,n，利用计数函数统计该学生在筛选时段内的活动次数C_i；

S42、按照活动时间大小从小到大的为活动记录表中的数据链进行排序，利用最大数据链中的活动时间减去最小数据链中的活动时间，获得该学生在筛选时段内的活动时间长度T_i；

S43、重复步骤S41和S42，计算所有学生的活动次数和活动时间长度，分别求取活动次数平均值单次活动时间长度D_i和单次活动时间长度平均值具体公式如下：

S44、当第i个学生的活动次数C_i大于0，则判断该学生在筛选时段内在校，否则判断该学生在筛选时段内不在校；

当该学生的活动时间长度T_i大于等于阈值A，且单次活动时间长度D_i小于等于单次活动时间长度平均值则判断该学生在筛选时段内全时段在校；

S45、根据该学生在筛选时段内的活动次数C_i和活动次数平均值计算该学生的活跃度；

S56、将S44的判断结果和S45的活跃度按照学生学号对应的存储在大数据存储库中。

6.根据权利要求5所述的一种学校在校情况判别方法，其特征在于，所述阈值A的取值范围是筛选时段长度的60％～80％。

7.一种学生在校情况判别系统，其特征在于，包括数据采集模块、数据清洗模块、数据筛选模块、在校情况分析模块和数据存储模块；

所述数据采集模块，用于通过校园网络采集各个校园业务系统的数据；

所述数据清洗模块，用于对数据采集模块采集到的数据进行数据抽取、数据转换和数据集成，获得学生在校活动记录表；

所述数据筛选模块，用于根据参数从学生在校活动记录表筛选每个学生的活动记录表；

所述在校情况分析模块，用于根据数据筛选模块筛选的活动记录表分析判断学生在校情况，所述学生在校情况包括学生是否在校、学生在校时段和学生活跃度；

所述数据存储模块，用于存储数据采集模块采集的数据、学生在校活动记录表、活动记录表和学生在校情况。

8.根据权利要求7所述的一种学生在校情况判别系统，其特征在于，所述校园业务系统包括一卡通系统、图书馆系统、考勤系统和校园网系统。