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申请/专利权人：哈尔滨工业大学

摘要：本发明提供了一种在线课程学习行为确定方法及装置，其中方法包括：获取与目标在线课程相关的历史数据；根据历史数据在学习目标在线课程的学生中，确定对目标在线课程的学习行为可被参考的目标学生；确定任意两个目标学生学习目标在线课程时的相对距离；根据任意两个目标学生学习目标在线课程时的相对距离，对学习目标在线课程的学习行为进行聚类，得到学习目标在线课程所对应多个种类的学习行为；根据得到的多个种类的学习行为，确定适合目标在线课程的学习行为。本方案，能够针对每一个目标在线课程均能够确定出适合的学习行为，进而能够利用确定出的学习行为给学习对应目标在线课程的学生进行提示，以对学生学习起到辅助学习的作用。

主权项：1.一种在线课程学习行为确定方法，其特征在于，包括：获取与目标在线课程相关的历史数据；所述历史数据至少包含学习所述目标在线课程的学生信息和学生学习所述目标在线课程相关过程的行为信息；根据所述历史数据在学习所述目标在线课程的学生中，确定对所述目标在线课程的学习行为可被参考的目标学生；根据每一个所述目标学生学习所述目标在线课程相关过程的行为信息，确定任意两个所述目标学生学习所述目标在线课程时的相对距离；根据任意两个所述目标学生学习所述目标在线课程时的相对距离，对学习所述目标在线课程的学习行为进行聚类，得到学习所述目标在线课程所对应多个种类的学习行为；根据得到的多个种类的学习行为，确定适合所述目标在线课程的学习行为；所述行为信息包括学生学习所述目标在线课程的章节视频、观看时间点、每一个观看时间点的观看次数、观看时长和学习时间；其中，所述观看时间点是指所述章节视频中的时间点，所述学习时间是指自然时间；所述确定对所述目标在线课程的学习行为可被参考的目标学生，包括：若确定学生对所述目标在线课程的考试成绩满足预设级别，和或，确定学生对所述目标在线课程的学习活跃度满足预设活跃度，则将该学生确定为所述目标学生；所述确定任意两个所述目标学生学习所述目标在线课程时的相对距离，包括：确定所述目标在线课程包含的各个章节视频；将每一个所述目标学生学习每一个章节视频的行为信息抽象为离散的散点，并根据抽象得到的散点生成对应的时间序列；根据每一个所述目标学生学习每一个章节视频时对应的时间序列，利用动态时间规整算法将任意两个所述目标学生学习相同章节视频时分别对应的时间序列进行对齐处理，得到任意两个所述目标学生学习相同章节视频时对齐后的目标散点；根据任意两个所述目标学生学习相同章节视频时对齐后的目标散点，计算得到任意两个所述目标学生学习所述目标在线课程时的相对距离；所述将每一个所述目标学生学习每一个章节视频的行为信息抽象为离散的散点，并根据抽象得到的散点生成对应的时间序列，包括：根据每一个所述目标学生分别对该章节视频的行为信息，确定每一个所述目标学生分别对该章节视频在每一个观看时间点对应的观看次数；所述观看时间点为不小于0，且不大于该章节视频的最大播放时间点；将观看时间点和对应的观看次数抽象为一个散点，则针对每一个所述目标学生，得到学习该章节视频时的时间序列；所述利用动态时间规整算法将任意两个所述目标学生学习相同章节视频时分别对应的时间序列进行对齐处理，得到任意两个所述目标学生学习相同章节视频时对齐后的目标散点，包括：针对任意两个所述目标学生学习相同章节视频时分别对应的时间序列构建n×m的矩阵网格；其中，n和m为该两个所述目标学生学习该相同章节视频时分别对应的时间序列包含散点的数量；所述矩阵网格中的第i,j个矩阵元素为其中一个所述目标学生对应时间序列中第i个散点与另一个所述目标学生对应时间序列中第j个散点的距离；针对所述矩阵网格，确定从第1,1个矩阵元素至第n,m个矩阵元素所通过矩阵元素的最短路径；将所述最短路径上包含的每一个矩阵元素所对应两个学习序列的散点，确定为对齐后的目标散点；所述计算得到任意两个所述目标学生学习所述目标在线课程时的相对距离，包括：利用如下公式计算任意两个所述目标学生学习所述目标在线课程时的相对距离： 其中，DA,B为目标学生A与目标学生B学习所述目标在线课程时的相对距离，取函数F[·]中的最小值；P为所述目标在线课程包含章节视频的数量；wp为目标学生A和目标学生B学习第p个章节视频时对齐后的目标散点；ap、bp分别为目标学生A、目标学生B学习第p个章节视频的观看时长；dap,bp为目标学生A、目标学生B学习第p个章节视频时观看时长的差距。

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