[发明专利]一种校园个性化掌上服务及用户行为习惯分析的实现方法

摘要

本发明公开了一种校园个性化掌上服务及用户行为习惯分析的实现方法，本发明属于Web数据采集和大数据分析领域，为提高校园管理系统的便捷性和实用性，弥补校园考勤方式单一、身份识别方式单一、机动性差、数据同步性差、成本高等缺点，进行学生行为习惯研究提供保证。在指定教务网网站的特定爬虫的基础上，利用NFC、OTG设备和蓝牙RFID/指纹设备实现了多终端、多设备支持的考勤方法，采用Web、微信公众平台、App实现系统的管理，使用预警预测、聚类、协同过滤模型进行用户行为习惯分析。本发明为校园课程、成绩信息提供了一种稳定便利的数据来源，为校园考勤提供了多种便携的考勤方式，为校园学院管理提供了一种多平台的管理方式，为师生的行为习惯研究提供了一种快捷的分析途径。

主权项

一种校园个性化掌上服务及用户行为习惯分析的实现方法，其特征在于：使用网络爬虫爬取Web页面的课程表和成绩信息，本方法包括NFC手机、OTG设备、RFID终端和指纹终端的多种考勤方式，提供Web、App和微信公众平台的课程和成绩查询方法，利用学生的考勤和成绩数据实现对用户进行行为习惯分析，具体步骤包括以下步骤：步骤1、开始爬虫程序，初始化指定Web页面学生列表的入口URL；步骤2、将初始化的URL添加到任务队列；步骤3、开启线程池；步骤4、线程池从队列中获取任务并分配给子线程；步骤5、子线程调用解析列表URL的匹配模板，对目标URL的页面信息进行分析，获取页面的课程和成绩信息参数，参数包括：学生编号、班级编号、课程编号、教师编号、课程时间和成绩，调用数据存储模块将参数信息存入数据库；步骤6、写入日志文件，结束该子进程；步骤7、 检测当前任务队列是否还有任务存在，当有任务存在，执行步骤4；当没有任务存在，执行步骤8；步骤8、将当次的抓取统计信息写入日志文件，结束爬虫程序；步骤9、拥有教师或辅导员权限的用户通过访问系统的Web页面；步骤10、从数据库提取爬虫程序爬取的课程信息，生成建议课表；步骤11、教师或辅导员权限的用户创建课程、添加班级和分配考勤权限；步骤12、后台生成考勤任务；步骤13、拥有考勤权限的用户登陆手机App或PC客户端，请求服务器，获取考勤任务；步骤14、选择考勤任务，请求服务器，获取所选择考勤任务中的学生队列及网络时间，所述学生队列包括学生学号、班级、姓名、RFID卡卡号和指纹信息；步骤15、考勤人员使用RFID卡接触NFC手机、OTG设备或RFID终端，并将RFID卡卡号传送给手机App或PC客户端，或使用指纹设备读取考勤人员指纹，将指纹信息通过蓝牙模块传送给手机App或PC客户端;步骤16、将获取的RFID卡卡号或指纹信息与学生队列中的信息进行比对，如匹配到相应学生，则按当前时间标记该学生为已考勤，则执行步骤18，否则执行步骤17；步骤17、进入新卡设置界面，选择新卡所对应的考勤人员，并对人员完成考勤；步骤 18、是否结束考勤，是则将考勤记录本地备份，上传服务器端，否则执行15；步骤 19、若上传成功，服务器返回成功参数，删除本地备份数据，执行步骤21，否则执行步骤20；步骤 20、上传失败，请求上传本地备份，执行步骤19；步骤 21、完成考勤任务；步骤 22、服务器统计考勤数据，生成考勤报告，包括各学院出勤率统计、个人出勤信息统计和TOP10缺勤信息，开放供Web和微信查询接口，针对缺勤学生，生成缺勤信息文本，通过语音包生成音频，呼叫学生家长预留电话，完成语音播放；步骤 23、读取学生当前学期考勤信息和成绩列表，生成用户行为习惯日志队列；步骤 24、开启训练线程池；步骤 25、线程池从队列中获取任务并分配给子线程；步骤26、子线程运用预警、预测和聚类方法对各学生行为习惯日志建立分析模型，调用数据存储模块将结果存入数据库；步骤 27、写入日志文件，结束该子进程；步骤 28、 检测当前任务队列是否还有任务存在，当有任务存在，执行步骤25；当没有任务存在，执行步骤29；步骤 29、写入日志文件，结束该进程；步骤 30、服务器生成行为习惯报告，开放供Web和微信查询接口，生成缺勤信息文本，通过语音包生成音频，呼叫学生家长预留电话，完成语音播放。