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一种基于学习跟踪模型的学习情况统计方法

基本信息

申请号	CN201710281301.X	申请日	-
公开（公告）号	CN107025615B	公开（公告）日	2017-08-08
申请公布号	CN107025615B	申请公布日	2017-08-08
分类号	G06Q50/20(2012.01)I	分类	-
发明人	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
代理机构	北京天达知识产权代理事务所（普通合伙）	代理人	北京正保育才教育科技股份有限公司
地址	100083北京市海淀区知春路1号学院国际大厦1804室
法律状态	-

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。