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摘要：提供了一种用于在线监考中异常行为的预测的方法、系统和存储介质。用于确定诸如学生或未来从业者等候选人的能力的考试，因为它与特定科目或技能集的熟练程度有关。现在许多标准化测试是在线进行的，而在线考试很难监考。克服上述挑战的一种解决方案是使用机器学习ML来预测候选人的行为。然而，常规的基于机器学习的方法不能在在线监考期间考虑与候选人有关的事件序列来评估候选人的行为。为了克服上述挑战，本文的实施方式提供了用于在线监考中异常行为的基于回归的预测的方法和系统。本公开总体上涉及考试监考，并且更具体地关注通过使用基于事件树的回归分析来分析与候选人有关的多个事件，以在考试期间提前检测异常行为。

主权项：1.一种处理器实现的方法400，所述方法包括：由中央服务器的一个或多个硬件处理器，从多个本地实例接收402与多个用户中的每个用户有关的监考数据；由所述中央服务器的所述一个或多个硬件处理器，使用分类技术，基于与所述监考数据相关联的信息类型，对与所述多个用户中的每个用户有关的所述监考数据进行分类404；由所述中央服务器的所述一个或多个硬件处理器，使用树构造技术，基于对应的经分类的监考数据，生成406与所述多个用户中的每个用户对应的加权事件树，其中，所述加权事件树的每个节点表示事件和相关联的动态权重，并且其中，连接两个相邻节点的边指示所述两个相邻节点之间的关系；由所述中央服务器的所述一个或多个硬件处理器，通过添加与所述加权事件树相关联的多个权重来计算408加权和X；由所述中央服务器的所述一个或多个硬件处理器，基于所述加权事件树的长度、确认百分比和评估常数，计算410动态路径分数Y；由所述中央服务器的所述一个或多个硬件处理器，基于所述加权事件树与存储在命令中心中的多个历史加权事件树之间的比较，计算412事件路径匹配值b，其中，所述事件路径匹配值是基于以下之一计算的：完整路径匹配和部分路径匹配；由所述中央服务器的所述一个或多个硬件处理器，使用基于事件树的回归技术，基于所述加权和X、所述动态路径分数Y、评估类型值a和事件路径匹配值b，预测414所述多个用户中的每个用户的最终分数；以及由所述中央服务器的所述一个或多个硬件处理器，基于相关联的最终分数与多个预限定阈值之间的比较，预测416所述多个用户中的每个用户的异常行为。

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