【技术实现步骤摘要】
基于用户特征的网页考评作弊监测方法、装置及电子设备
[0001]本专利技术涉及人工智能
，具体涉及一种基于用户特征的网页考评作弊监测方法、装置及电子设备。
技术介绍
[0002]目前，通过线上网页考评技术可以极大的减轻考评双方的成本和压力，给考评双方都带来了良好的体验。现有的线上网页考评系统，都存在一定的作弊风险。为了保证考评的公正性，需要在考试时对考评人的行为进行一定的监测。目前常用的方法，是采集考评人在答题时的答题时长，若答题时长大于阈值，则认为该考聘人有具备作弊嫌疑。
[0003]但是，这种方式首先难以设置精确的阈值，另外，每个人的操作习惯不同，可能操作时长有区别，从而导致作弊监测的精确度较低。
技术实现思路
[0004]为了解决现有技术中存在的上述问题，本申请实施方式提供了一种基于用户特征的网页考评作弊监测方法、装置及电子设备，可以通过考评人的用户特征和当前回答的考题，动态实时的预测相应的答题时长阈值，继而针对不同考评人和不同的考题，制定不同的时间阈值，提高网页作弊监测的精确度。>[0005]第一方本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】 【专利技术属性】
1.一种基于用户特征的网页考评作弊监测方法，其特征在于，所述方法包括：获取考评人的审题速率、答题速率和历史工作信息，其中，所述审题速率用于标识所述考评人读题的平均速率，所述答题速率用于标识所述考评人输入答案的平均速率；根据所述历史工作信息确定当前考题的难易等级；根据所述难易等级确定所述考评人的思考时间阈值；根据所述当前考题的题干和所述考评人的审题速率，确定审题时间阈值；根据所述当前考题的标准答案和所述考评人的答题速率，确定答题时间阈值；对所述思考时间阈值、所述审题时间阈值和所述答题时间阈值进行求和处理，得到所述当前考题的监测时间阈值；获取所述考评人完成所述当前考题的实际时间；根据所述实际时间和所述监测时间阈值，确定所述考评人是否存在作弊行为。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述历史工作信息确定当前考题的难易等级，包括：根据预设的至少一个关键词对所述历史工作信息进行信息提取，得到至少一个目标信息，其中，所述至少一个目标信息与所述至少一个关键词一一对应；根据所述至少一个目标信息，确定所述考评人的工作领域信息、工作偏向信息和工作日志信息；获取所述当前考题的考评领域信息、考评偏向信息和考评内容信息；计算所述工作领域信息和所述考评领域信息之间的第一相似度；计算所述工作偏向信息和所述考评偏向信息之间的第二相似度；根据所述工作日志信息和所述考评内容信息确定第一等级评分，其中，所述第一等级评分用于标识所述考评人对所述考评内容信息对应的考评内容的掌握程度；根据所述第一相似度和所述第二相似度对所述第一等级评分进行调整，得到第二等级评分；根据所述第二等级评分，确定所述当前考题的难易等级。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述工作内容信息和所述考评内容信息确定第一等级评分，包括：根据所述工作日志信息确定所述考评人的工作等级和水平等级，其中，所述工作等级用于标识所述考评人的日常工作的标准难易度等级，所述水平等级用于标识所述考评人对所述日常工作的掌握程度；根据所述考评内容信息确定所述当前考题的考题等级和深浅等级，其中，所述考题等级用于标识所述当前考题的标准难易度等级，所述深浅等级用于标识所述当前考题考评的深浅程度；根据所述工作等级、所述水平等级、所述考题等级和所述深浅等级，确定所述第一等级评分。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第一等级评分满足以下公式：P1＝k1×
Q1‑
k2×
Q2其中，P1表示所述第一等级评分，k1表示所述深浅等级，Q1表示所述考题等级，k2表示所述水平等级，Q2表示所述工作等级。
技术研发人员：彭永鹤，
申请(专利权)人：新瑞鹏宠物医疗集团有限公司，
类型：发明
国别省市：
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