一种智能监测方法、系统、电子设备及存储介质技术方案

本申请公开了一种智能监测方法、系统、电子设备及存储介质。该方法包括首先采集待监测用户的信息资料，并形成常模取样人群结构分布图；进行特征分析得到第一待监测用户样本特征集；依次提取第一有效性用户特征，生成第一有效性用户特征集；从第一待监测用户样本特征集与第一有效性用户特征集中依次提取第二待监测用户特征；然后利用预设测谎题对第一有效性用户特征集与第二待监测用户特征集进行对比，如果第二待监测用户特征集与第一有效性用户特征集不一致，则提取得到作为正样本参照依据的第二有效性用户特征集。本发明专利技术可有效解决人格量表常模取样过程中样本有效性实时监测的问题。问题。问题。

【技术实现步骤摘要】
一种智能监测方法、系统、电子设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及智能监测
，特别涉及一种智能监测方法、系统、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]人格量表的修订过程，需要在全国取样，形成常模。而样本分布需要根据最近一次人口普查信息，将全国分为几大个大区，按照年龄、性别、文化程度等分布取样。为了保证人格量表的效度，全国总样本基本要求2000例以上，在取样过程中往往不能及时发现无效样本（如样本实际超出年龄要求），或者最终总样本不能精准的反应人口普查信息分布。
[0003]传统的方式是将纸质人格量表问卷分发到样本人群，样本人答题完成后对有效样本进行汇总，然后计算统计分析，形成量表常模。该方法有以下缺陷：1.由于人格量表题目较多，往往出现漏答的情况，导致回收的样本无效。
[0004]2.由于部分样本人在答题过程中，会出现不认真负责的情况，随意作答，从而影响回收的样本质量，最终影响人格测试量表的效度。
[0005]3.由于全国总样本较多，对回收的样本需要进行录入汇总，往往出现录入错误，导致样本失效。
[0006]以上问题的发生，对量表修订的资金投入和时间投入都是极大的浪费，甚至直接影响最终常模的质量，导致人格量表修订的失败。

技术实现思路

[0007]基于此，本申请实施例提供了一种智能监测方法、系统、电子设备及存储介质，本专利技术可以有效解决人格量表常模取样过程中样本有效性实时监测的问题。
[0008]第一方面，提供了一种智能监测方法，该方法包括：响应于智能监测的服务请求，采集所有待监测用户的当前信息资料；其中，当前信息资料至少包括待监测用户的年龄、性别、文化程度以及所属地区；基于现有的数据库资料，计算出每个地区的样本数量，并针对于每个地区形成常模取样人群结构分布图；根据包含有预设测谎题的测试题目对所有待监测用户进行题目采样，根据通过常模取样人群结构分布图对采样结果进行特征分析得到第一待监测用户样本特征集；其中，第一用户待监测样本特征集中包括了各个待监测用户进行特征分析得到的第一待监测用户样本特征；从所述第一待监测用户样本特征集中依次提取第一有效性用户特征，生成第一有效性用户特征集；从所述第一待监测用户样本特征集与所述第一有效性用户特征集中依次提取第二待监测用户特征；利用预设测谎题对第一有效性用户特征集与第二待监测用户特征集进行对比，如
果第二待监测用户特征集与第一有效性用户特征集不一致，则提取第二有效性用户特征集；其中，所述第二有效性用户特征集用于表征待监测用户进行智能监测时的正样本参照依据。
[0009]可选地，从所述第一待监测用户样本特征集与所述第一有效性用户特征集中依次提取第二待监测用户特征，包括：判断第一有效性用户特征集与第二待监测用户特征集是否存在交集；如果所述第一有效性用户特征集与所述第二待监测用户特征集存在交集，则提取交集中一致性的数量作为第二有效性用户特征；如果所述第一有效性用户特征集与所述第二待监测用户特征集不存在交集，则提取第三待监测用户特征集。
[0010]可选地，对第一有效性用户特征与第二待监测用户特征进行关联性分析，提取第三待监测用户特征，具体包括：将各个第一有效性用户特征与第二待监测用户特征的交集作为第二有效性用户特征；针对每个第一有效性用户特征，分别与各个第一待监测用户特征进行组合，并计算两者之间的第一有效性用户的标准差；将第一待监测用户特征集对应的各个第一有效性特征集与第一预设阈值进行对比，判断各个第一特征集中是否存在大于第一预设阈值的值；如果各个第一特征集中不存在大于第一预设阈值的值，则将下一第一有效性用户特征对应的各个第一特征集与第一预设阈值进行对比；如果各个第一特征有效性用户特征集中存在大于第一预设阈值的值，则将第三待监测用户特征作为第三有效性用户特征。
[0011]可选地，方法还包括：判断第三有效性用户特征集是否大于7；如果第三有效性用户特征集小于7，则按照用户答题记录进行分析，生成第四待监测用户特征与第四有效性用户特征集.可选地，方法还包括：利用第四待监测用户特征结合国内常模取样人群历史答题记录集进行有效度监测，生成第五待监测用户特征集；如果第五待监测用户特征集中有该用户的答题记录，则提取历史答题记录，生成历史答题记录集；对历史答题记录集中的历史答题记录进行在线分析，提取待监测用户的第六待监测用户特征，生成第六有效性用户特征集。
[0012]可选地，利用第六有效性用户特征为待监测用户匹配消除隐患具体包括：根据答题时长自动进入护眼模式来降低眼部刺激，自动播放放松音乐及娱乐视频，并自动剔除无效样本，以保证样本的有效性。
[0013]第二方面，提供了一种智能监测系统，该系统包括：采集模块，响应于智能监测的服务请求，采集所有待监测用户的当前信息资料；其中，当前信息资料至少包括待监测用户的年龄、性别、文化程度以及所属地区；
监测模块，基于现有的数据库资料，计算出每个地区的样本数量，并针对于每个地区形成常模取样人群结构分布图；根据包含有预设测谎题的测试题目对所有待监测用户进行题目采样，根据通过常模取样人群结构分布图对采样结果进行特征分析得到第一待监测用户样本特征集；其中，第一用户待监测样本特征集中包括了各个待监测用户进行特征分析得到的第一待监测用户样本特征；从所述第一待监测用户样本特征集中依次提取第一有效性用户特征，生成第一有效性用户特征集；从所述第一待监测用户样本特征集与所述第一有效性用户特征集中依次提取第二待监测用户特征；利用预设测谎题对第一有效性用户特征集与第二待监测用户特征集进行对比，如果第二待监测用户特征集与第一有效性用户特征集不一致，则提取第二有效性用户特征集；其中，所述第二有效性用户特征集用于表征待监测用户进行智能监测时的正样本参照依据。
[0014]可选地，系统还包括：在线校正模块，针对每个第一有效性用户特征，分别与各个第一待监测用户特征进行组合，并计算两者之间的第一有效性用户的标准差；将第一待监测用户特征集对应的各个第一有效性特征集与第一预设阈值进行对比，判断各个第一特征集中是否存在大于第一预设阈值的值；如果各个第一特征集中不存在大于第一预设阈值的值，则将下一第一有效性用户特征对应的各个第一特征集与第一预设阈值进行对比；如果各个第一特征有效性用户特征集中存在大于第一预设阈值的值，则将第三待监测用户特征作为第三有效性用户特征。
[0015]预警模块，判断第三有效性用户特征集是否大于7； 如果第三有效性用户特征集小于7，则按照用户答题记录进行分析，生成第四待监测用户特征与第四有效性用户特征集；风险评估模块，根据答题时长自动进入护眼模式来降低眼部刺激，自动播放放松音乐或娱乐视频；自动剔除无效样本，保证样本的有效性。
[0016]第三方面，提供了一种电子设备，包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述第一方面任一所述的智能监测方法。
[0017]第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种智能监测方法，其特征在于，所述方法包括：响应于智能监测的服务请求，采集所有待监测用户的当前信息资料；其中，当前信息资料至少包括待监测用户的年龄、性别、文化程度以及所属地区；基于现有的数据库资料，计算出每个地区的样本数量，并针对于每个地区形成常模取样人群结构分布图；根据包含有预设测谎题的测试题目对所有待监测用户进行题目采样，根据通过常模取样人群结构分布图对采样结果进行特征分析得到第一待监测用户样本特征集；其中，第一用户待监测样本特征集中包括了各个待监测用户进行特征分析得到的第一待监测用户样本特征；从所述第一待监测用户样本特征集中依次提取第一有效性用户特征，生成第一有效性用户特征集；从所述第一待监测用户样本特征集与所述第一有效性用户特征集中依次提取第二待监测用户特征；利用预设测谎题对第一有效性用户特征集与第二待监测用户特征集进行对比，如果第二待监测用户特征集与第一有效性用户特征集不一致，则提取第二有效性用户特征集；其中，所述第二有效性用户特征集用于表征待监测用户进行智能监测时的正样本参照依据。2.根据权利要求1所述的智能监测方法，其特征在于，从所述第一待监测用户样本特征集与所述第一有效性用户特征集中依次提取第二待监测用户特征，包括：判断第一有效性用户特征集与第二待监测用户特征集是否存在交集；如果所述第一有效性用户特征集与所述第二待监测用户特征集存在交集，则提取交集中一致性的数量作为第二有效性用户特征；如果所述第一有效性用户特征集与所述第二待监测用户特征集不存在交集，则提取第三待监测用户特征集。3.根据权利要求2所述的智能监测方法，其特征在于，对第一有效性用户特征与第二待监测用户特征进行关联性分析，提取第三待监测用户特征，具体包括：将各个第一有效性用户特征与第二待监测用户特征的交集作为第二有效性用户特征；针对每个第一有效性用户特征，分别与各个第一待监测用户特征进行组合，并计算两者之间的第一有效性用户的标准差；将第一待监测用户特征集对应的各个第一有效性特征集与第一预设阈值进行对比，判断各个第一特征集中是否存在大于第一预设阈值的值；如果各个第一特征集中不存在大于第一预设阈值的值，则将下一第一有效性用户特征对应的各个第一特征集与第一预设阈值进行对比；如果各个第一特征有效性用户特征集中存在大于第一预设阈值的值，则将第三待监测用户特征作为第三有效性用户特征。4.根据权利要求3所述的智能监测方法，其特征在于，方法还包括：判断第三有效性用户特征集是否大于7；如果第三有效性用户特征集小于7，则按照用户答题记录进行分析，生成第四待监测用户特征与第四有效性用户特征集。5.根据权利要求4所述的智能监测方法，其特征在于，方法还包括：
利用第四待监测用户特征结合国内常模取样人群历史答题记录集进行有效度监测，生成第五待监测用户特征集；如果第五待监测用户特征集中有该用户的答题记录，则提取...

【专利技术属性】
技术研发人员：王惠莹，
申请(专利权)人：北京小懂科技有限公司，
类型：发明
国别省市：