基于数据分析的识别答题作弊方法、装置、计算机设备制造方法及图纸

本申请涉及数据分析技术领域，特别涉及一种基于数据分析的识别答题作弊方法、装置、计算机设备。所述方法包括：获取多个应聘者的测试答题的主观题答案；统计所述多个应聘者中每两个应聘者的主观题答案的重复度；将所述多个应聘者中两个应聘者的主观题答案的重复度与预设阈值进行比较；若所述多个应聘者中两个应聘者的主观题答案的重复度大于所述预设阈值，则判定所述两个应聘者为作弊；当判定所述两个应聘者为作弊时，对所述两个应聘者标记作弊标签。从而让招聘工作人员快速识别应聘者是否作弊，不需要进行人工识别，旨在解决在现有的招聘系统中，采用人工识别作弊，导致效率低的问题。

Identification of Cheating Methods, Devices and Computer Equipment Based on Data Analysis

The application relates to the technical field of data analysis, in particular to a method, device and computer equipment for identifying cheating in answering questions based on data analysis. The method includes: obtaining subjective answers to test questions of multiple candidates; counting the repetition of subjective answers of each two candidates in the multiple candidates; comparing the repetition of subjective answers of two candidates in the multiple candidates with the preset threshold; and if the repetition of subjective answers of two candidates in the multiple candidates is greater than the preset answer. When the threshold is set, the two candidates are judged to be cheating; when the two candidates are judged to be cheating, the two candidates are labeled as cheating. So that recruiters can quickly identify whether candidates cheat or not without manual identification, aiming at solving the problem of inefficiency caused by the use of manual identification of cheating in the existing recruitment system.

【技术实现步骤摘要】
基于数据分析的识别答题作弊方法、装置、计算机设备
本申请涉及数据分析
，特别涉及一种基于数据分析的识别答题作弊方法、装置、计算机设备。
技术介绍
在现有的招聘系统中，都存在笔试部分和面试部分，笔试部分可能会存在作弊的情况，目前都是通过人工识别作弊，人工识别作弊不仅效率低，还可能存在遗漏。申请内容针对现有技术不足，本申请提出一种基于数据分析的识别答题作弊方法、装置、计算机设备，旨在解决在现有的招聘系统中，采用人工识别作弊，导致效率低的问题。本申请提出的技术方案是：一种基于数据分析的识别答题作弊方法，所述方法包括：获取多个应聘者的测试答题的主观题答案；统计所述多个应聘者中每两个应聘者的主观题答案的重复度；将所述多个应聘者中两个应聘者的主观题答案的重复度与预设阈值进行比较；若所述多个应聘者中两个应聘者的主观题答案的重复度大于所述预设阈值，则判定所述两个应聘者为作弊；当判定所述两个应聘者为作弊时，对所述两个应聘者标记作弊标签。进一步地，在所述统计所述多个应聘者中每两个应聘者的主观题答案重复度的步骤中，包括：从所述多个应聘者中选取两个应聘者的主观题答案；将所述两个应聘者中一个应聘者的各主观题答案分别与所述两个应聘者中另一个应聘者对应的主观题答案进行逐一重复度统计；对应地，在所述将所述多个应聘者中两个应聘者的主观题答案的重复度与预设阈值进行比较的步骤中，包括：将所述多个应聘者中两个应聘者的每一道主观题答案的重复度与预设阈值进行比较；若所述两个应聘者任意一道主观题答案的重复度大于所述预设阈值，则认为所述两个应聘者的主观题答案的重复度大于所述预设阈值。进一步地，在所述获取多个应聘者的测试答题的主观题答案的步骤中，包括：获取各应聘者的应聘地点和应聘日期；将相同应聘地点、相同应聘日期的应聘者归为一类，获得多个应聘者名单；根据所述多个应聘者名单，获取多个应聘者的测试答题的主观题答案。进一步地，在所述获取多个应聘者的测试答题的主观题答案的步骤中，包括：获取同一个面试官面试的应聘者，获得多个应聘者名单；根据所述多个应聘者名单，获取多个应聘者的测试答题的主观题答案。进一步地，在所述获取多个应聘者的测试答题的主观题答案的步骤中，包括：获取同一个推荐人推荐的应聘者，获得多个应聘者名单；根据所述多个应聘者名单，获取多个应聘者的测试答题的主观题答案。进一步地，在所述当判定所述两个应聘者为作弊时，对所述两个应聘者标记作弊标签的步骤之后，包括：将具有所述作弊标签的应聘者的名单反馈给招聘工作人员。进一步地，在所述统计所述多个应聘者中每两个应聘者的主观题答案重复度的步骤中，包括：从所述多个应聘者中选取两个应聘者的主观题答案；将所述两个应聘者中一个应聘者的各主观题答案分别与所述两个应聘者中另一个应聘者对应的主观题答案进行逐一重复度统计；对应地，在所述将所述多个应聘者中两个应聘者的主观题答案的重复度与预设阈值进行比较的步骤中，包括：将所述多个应聘者中两个应聘者的每一道主观题答案的重复度与预设第一阈值进行比较；将所述多个应聘者中两个应聘者的每两道主观题答案的重复度与预设第二阈值进行比较；将所述多个应聘者中两个应聘者的每三道主观题答案的重复度与预设第三阈值进行比较；若所述两个应聘者任意一道主观题答案的重复度大于所述预设第一阈值，或者，所述两个应聘者任意两道主观题答案的重复度大于所述预设第二阈值，或者，所述两个应聘者任意三道主观题答案的重复度大于所述预设第三阈值，则认为所述两个应聘者的主观题答案的重复度大于预设阈值，其中所述第三阈值小于所述第二阈值，所述第二阈值小于所述第一阈值。本申请还提供一种基于数据分析的识别答题作弊装置，所述装置包括：获取模块，用于获取多个应聘者的测试答题的主观题答案；统计模块，用于统计所述多个应聘者中每两个应聘者的主观题答案的重复度；比较模块，用于将所述多个应聘者中两个应聘者的主观题答案的重复度与预设阈值进行比较；判定模块，用于若所述多个应聘者中两个应聘者的主观题答案的重复度大于所述预设阈值，则判定所述两个应聘者为作弊；标记模块，用于当判定所述两个应聘者为作弊时，对所述两个应聘者标记作弊标签。本申请还提供一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任一项所述的方法的步骤。本申请还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一项所述的方法的步骤。根据上述的技术方案，本申请有益效果：获取多个应聘者的测试答题的主观题答案，将两个应聘者的主观题答案进行重复度统计，若重复度大于预设阈值，则判定两个应聘者为作弊，并对该两个应聘者标记上作弊标签，从而让招聘工作人员快速识别应聘者是否作弊，不需要进行人工识别，旨在解决在现有的招聘系统中，采用人工识别作弊，导致效率低的问题。附图说明图1是应用本申请实施例提供的基于数据分析的识别答题作弊方法的流程图；图2是应用本申请实施例提供的基于数据分析的识别答题作弊装置的功能模块图；图3是应用本申请实施例提供的计算机设备的结构示意框图。具体实施方式为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。如图1所示，本申请实施例提出一种基于数据分析的识别答题作弊方法，所述方法包括以下步骤：步骤S101、获取多个应聘者的测试答题的主观题答案。应聘者在完成作答测试答题时，将测试答题的答案递交到招聘系统中，从招聘系统中获取多个应聘者的测试答题的主观题答案。在本实施例中，在步骤S101中，包括：接收多个应聘者递交的测试答题的答案，其中所述答案包括主观题答案和客观题答案；从所述多个应聘者的答案中提取主观题答案，获取所述多个应聘者的测试答题的主观题答案。答案包括主观题答案和客观题答案，需要从答案中提取出主观题答案，主观题答案用于进行重复度统计，为此，在多个应聘者递交的测试答题的答案之后，接收多个应聘者的答案，在接收到多个应聘者的答案之后，从多个应聘者的答案提取主观题答案，在提取出主观题答案之后，进而获取多个应聘者的测试答题的主观题答案。为了进一步提高判断作弊的效率，在本实施例中，在步骤S101中，包括：获取各应聘者的应聘地点和应聘日期；将相同应聘地点、相同应聘日期的应聘者归为一类，获得多个应聘者名单；根据所述多个应聘者名单，获取多个应聘者的测试答题的主观题答案。在招聘系统中，记录各应聘者的应聘地点和应聘日期，为此，从招聘系统中获取各应聘者的应聘地点和应聘日期，在获取到各应聘者的应聘地点和应聘日期之后，对应聘者进行分类，将相同应聘地点、相同应聘日期的应聘者归为一类，在完成分类之后，根据同一类的应聘者，获得多个应聘者名单，在获得多个应聘者名单之后，根据多个应聘者名单，获取多个应聘者的测试答题的主观题答案。通过以应聘地点和应聘日期为条件进行筛选，提高判断作弊的效率。在一些实施例中，在步骤S101中，包括：获取同一个面试官面试的应聘者，获得多个应聘者名单；根据所述多个应聘者名单，获取多个应聘者的测试答题的主观题答案。在招聘系统中，记录各面试官面试的应聘者，为此，从招聘系统中获取同一个面试官面试的应聘本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于数据分析的识别答题作弊方法，其特征在于，所述方法包括：获取多个应聘者的测试答题的主观题答案；统计所述多个应聘者中每两个应聘者的主观题答案的重复度；将所述多个应聘者中两个应聘者的主观题答案的重复度与预设阈值进行比较；若所述多个应聘者中两个应聘者的主观题答案的重复度大于所述预设阈值，则判定所述两个应聘者为作弊；当判定所述两个应聘者为作弊时，对所述两个应聘者标记作弊标签。

【技术特征摘要】
1.一种基于数据分析的识别答题作弊方法，其特征在于，所述方法包括：获取多个应聘者的测试答题的主观题答案；统计所述多个应聘者中每两个应聘者的主观题答案的重复度；将所述多个应聘者中两个应聘者的主观题答案的重复度与预设阈值进行比较；若所述多个应聘者中两个应聘者的主观题答案的重复度大于所述预设阈值，则判定所述两个应聘者为作弊；当判定所述两个应聘者为作弊时，对所述两个应聘者标记作弊标签。2.根据权利要求1所述的基于数据分析的识别答题作弊方法，其特征在于，在所述统计所述多个应聘者中每两个应聘者的主观题答案重复度的步骤中，包括：从所述多个应聘者中选取两个应聘者的主观题答案；将所述两个应聘者中一个应聘者的各主观题答案分别与所述两个应聘者中另一个应聘者对应的主观题答案进行逐一重复度统计；对应地，在所述将所述多个应聘者中两个应聘者的主观题答案的重复度与预设阈值进行比较的步骤中，包括：将所述多个应聘者中两个应聘者的每一道主观题答案的重复度与预设阈值进行比较；若所述两个应聘者任意一道主观题答案的重复度大于所述预设阈值，则认为所述两个应聘者的主观题答案的重复度大于所述预设阈值。3.根据权利要求1所述的基于数据分析的识别答题作弊方法，其特征在于，在所述获取多个应聘者的测试答题的主观题答案的步骤中，包括：获取各应聘者的应聘地点和应聘日期；将相同应聘地点、相同应聘日期的应聘者归为一类，获得多个应聘者名单；根据所述多个应聘者名单，获取多个应聘者的测试答题的主观题答案。4.根据权利要求1所述的基于数据分析的识别答题作弊方法，其特征在于，在所述获取多个应聘者的测试答题的主观题答案的步骤中，包括：获取同一个面试官面试的应聘者，获得多个应聘者名单；根据所述多个应聘者名单，获取多个应聘者的测试答题的主观题答案。5.根据权利要求1所述的基于数据分析的识别答题作弊方法，其特征在于，在所述获取多个应聘者的测试答题的主观题答案的步骤中，包括：获取同一个推荐人推荐的应聘者，获得多个应聘者名单；根据所述多个应聘者名单，获取多个应聘者的测试答题的主观题答案。6.根据权利要求1所述的基于数据分析的识别答题作弊方法，其特征在于，在所述当判...

【专利技术属性】
技术研发人员：张远，
申请(专利权)人：平安普惠企业管理有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44