[发明专利]一种基于学习跟踪模型的学习情况统计方法有效
| 申请号： | 201710281301.X | 申请日： | 2017-04-26 |
| 公开（公告）号： | CN107025615B | 公开（公告）日： | 2020-09-11 |
| 发明（设计）人： | 祝敏;李学斌;周明明;桑杉 | 申请（专利权）人： | 北京正保育才教育科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G06Q50/20 | 分类号： | G06Q50/20 |
| 代理公司： | 北京天达知识产权代理事务所(普通合伙) 11386 | 代理人： | 庞许倩;王一 |
| 地址： | 100083 北京市海*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于学习跟踪模型进行学习情况统计的方法。学习跟踪模型具体包括跟踪信息类，Range类，Repeated类，LastResult类；其中，Range类聚合到跟踪信息类，Range类还聚合到Repeated类和LastResult类。跟踪信息类，用于表示跟踪信息，包括跟踪片段信息、标识信息；Range类，表示一个通用封闭区间，用于记录范围，记录一个区间开始值和一个区间结束值；Repeated类，用于表示重复作用的范围，包括标识信息、重复作用范围；LastResult类，用于表示最新的作用范围情况统计，包括作用范围统计信息。本发明能简化系统的开发，从存储空间和运算时间上双向节约成本，能灵活的控制跟踪和计算的粒度，而不会对模型的结构造成影响。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 学习 跟踪 模型 情况 统计 方法 | ||
【主权项】：
一种基于学习跟踪模型进行学习情况统计的方法，其特征在于，所述学习跟踪模型包括跟踪信息类，Range类，Repeated类，LastResult类；其中Range类聚合到跟踪信息类，Range类还聚合到Repeated类和LastResult类；跟踪信息类，用于表示跟踪信息，包括跟踪片段信息、标识信息；Range类，表示一个通用封闭区间，用于记录范围，记录了一个区间开始值和一个区间结束值；Repeated类，用于表示重复作用的范围，包括标识信息、重复作用范围；LastResult类，用于表示最新的作用范围情况统计；学习情况统计的方法，包括以下步骤：步骤S1.根据接收的跟踪信息创建跟踪信息类的对象；步骤S2.对跟踪信息类的对象进行预处理；步骤S3.通过迭代循环处理跟踪信息类的对象，以进行学习情况统计；步骤S4.获取并存储重复数据信息；步骤S5.更新统计结果并存储。
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