面向終身學習的用戶畫像繪制設計規(guī)范

1面向終身學習的用戶畫像繪制設計通用規(guī)范本文件規(guī)定了面向終身學習的用戶畫像繪制的系統(tǒng)框架和設計要求。本文件適用于面向終身學習的用戶畫像繪制設計。2規(guī)范性引用文件下列文件中的內(nèi)容通過文中的規(guī)范性引用而構(gòu)成本文件必不可少的條款。其中，注日期的引用文件，僅該日期對應的版本適用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改單）適用于本文件。GB/T35273信息安全技術(shù)個人信息安全規(guī)范GB/T40094.3電子商務數(shù)據(jù)交易第3部分：數(shù)據(jù)接口規(guī)范GB/T43782人工智能機器學習系統(tǒng)技術(shù)要求GB/T45288.2人工智能大模型第2部分：評測指標與方法3術(shù)語和定義下列術(shù)語和定義適用于本文件。3.1用戶畫像userprofiling通過收集、匯聚、分析個人信息，對某特定自然人個人特征，如職業(yè)、經(jīng)濟、健康、教育、個人喜好、信用、行為等方面作出分析或預測，形成某個人特征模型的過程。注：直接使用特定自然人的個人信息，形成該自然人的特征模型，稱[來源：GB/T35273-2020,3.8]3.2一種持續(xù)不斷的學習過程，在人的整個生命周期中不斷獲取新知識、技能和經(jīng)驗，持續(xù)提升能力、擴展視野，并保持競爭力。3.3終身學習用戶lifelonglearninguser使用信息系統(tǒng)通過正式教育、非正式教育及自我學習等多種途徑，不斷提升知識、能力與素養(yǎng)實現(xiàn)眾生學習的個體。4系統(tǒng)框架4.1終身學習用戶畫像是由終身學習用戶畫像系統(tǒng)是對終身學習用戶（以下簡稱“用戶”）繪制的畫像，終身學習用戶畫像系統(tǒng)是實現(xiàn)用戶畫像繪制的信息系統(tǒng)，系統(tǒng)的邏輯結(jié)構(gòu)見圖1。2圖1終身學習用戶畫像系統(tǒng)邏輯結(jié)構(gòu)圖4.2終身學習用戶畫像生成系統(tǒng)分為數(shù)據(jù)輸入層、數(shù)據(jù)預處理層、數(shù)據(jù)存儲層、模型層和數(shù)據(jù)輸出層，用戶畫像維度設計示例見附錄A。a)數(shù)據(jù)輸入層：對用戶所有學習行為數(shù)據(jù)進行收集，收集的數(shù)據(jù)包括但不限于用戶注冊信息、單科考試分數(shù)、單科學習時長、課后作業(yè)成績、用戶視頻和音頻數(shù)據(jù)等。b)數(shù)據(jù)預處理層：對原始數(shù)據(jù)開展數(shù)據(jù)預處理，預處理方法包括但不限于數(shù)據(jù)分類、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)裁剪、數(shù)據(jù)標注等。c)數(shù)據(jù)存儲層：實現(xiàn)數(shù)據(jù)存儲，存儲的數(shù)據(jù)包括但不限于預處理數(shù)據(jù)和用戶畫像維度數(shù)據(jù)。d)模型層：多維度用戶數(shù)據(jù)處理與特征提取，提供的處理能力包括但不限于統(tǒng)計類、算術(shù)規(guī)則類和機器學習類處理能力，其中：1)統(tǒng)計類處理能力：對輸入數(shù)據(jù)開展累加、取平均值、取百分數(shù)等算術(shù)處理，生成統(tǒng)計類數(shù)據(jù)；2)算術(shù)規(guī)則處理能力：不同類型的維度根據(jù)有關(guān)資料或經(jīng)驗得到的數(shù)學公式或數(shù)學模型對預處理數(shù)據(jù)進行處理；3)機器學習類標簽處理：主要為獲取預處理數(shù)據(jù)根據(jù)機器學習方法獲取相應類型數(shù)據(jù)，完成模型訓練、驗證和更新。e)數(shù)據(jù)輸出層：用戶畫像輸出。5設計要求5.1數(shù)據(jù)輸入層5.1.1數(shù)據(jù)輸入層應實現(xiàn)與不同類型用戶數(shù)據(jù)源的接入適配，接入的方式包括但不限于：a)數(shù)據(jù)庫連接；3b)數(shù)據(jù)接口獲??；c)文件導入；d)界面輸入。5.1.2數(shù)據(jù)輸入層輸入數(shù)據(jù)的類型應包括但不限于：a)用戶注冊信息：用戶在平臺注冊時提供個人信息，包括姓名、年齡、性別、學歷、聯(lián)系方式b)課程基本信息：用戶在平臺所選課程的基礎信息，包括課程編號、名稱、類別、所屬學科、授課教師、學分、開課學期等基本信息。；c)單科考試分數(shù)：用戶在某課程的所有正式考試分數(shù)，并計算該用戶班級平均單科考試分數(shù)；d)單科學習時長：記錄用戶在某課程上的學習時長，包括但不限于在線學習視頻觀看時間、在線學習頁面瀏覽時長、作業(yè)完成時長，并計算該用戶班級平均單科學習時長；e)課后作業(yè)成績：記錄用戶在每課時之后，學生完成課后作業(yè)成績得分，并計算該用戶班級平均課后作業(yè)成績；f)發(fā)帖數(shù)：用戶在課程中發(fā)布的帖子數(shù)量，并計算該用戶班級平均發(fā)帖數(shù)；g)發(fā)帖內(nèi)容：用戶在課程發(fā)布的帖子內(nèi)容，包括但不限于提出問題、討論、筆記等文字內(nèi)容；h)學習次數(shù)：記錄用戶在課程上學習的次數(shù)，包括但不限于登錄次數(shù)、課程點擊次數(shù)、視頻瀏覽次數(shù)、頁面瀏覽次數(shù)等；i)師生互評評語：用戶和教師之間的互相評價和反饋信息，包括但不限于對用戶學習態(tài)度、作業(yè)完成情況，課堂表現(xiàn)等內(nèi)容；j)知識點與學習資源：記錄用戶在課程學習過程中接觸到的知識點和學習資源，包括但不限于教材、視頻、練習題等；k)用戶測評題庫：用戶參與的各種測評題目和試題庫；l)用戶視頻與音頻數(shù)據(jù)：用戶在課程中學習過程中產(chǎn)生的視頻和音頻數(shù)據(jù)。5.2數(shù)據(jù)預處理層5.2.1結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)預處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)預處理應符合下列要求：a)預處理對象：包括系統(tǒng)操作日志、用戶行為日志、設備訪問日志等結(jié)構(gòu)化或半結(jié)構(gòu)化日志數(shù)據(jù)；b)預處理方式：支持自動化批量預處理，包含字段解析、去重、異常值檢測、時間戳標準化、非法字符過濾等操作；c)數(shù)據(jù)標準化：預處理后的日志數(shù)據(jù)應具備統(tǒng)一字段命名規(guī)范、標準時間格式及字段完整性校驗機制，設置預處理成功率指標，異常率不宜高于5%，并支持清洗任務日志記錄與回溯。5.2.2非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)預處理5.2.2.1a)b)5.2.2.2音頻數(shù)據(jù)預處理應符合下列要求：預處理對象：支持多種音頻輸入格式（如WAV、MP3），重點關(guān)注語音片段及環(huán)境音數(shù)據(jù)；預處理方式：采用梅爾頻率倒譜系數(shù)作為主要語音特征，支持配置幀長、幀移、濾波器組數(shù)等參數(shù)；數(shù)據(jù)標準化：提取結(jié)果應統(tǒng)一為定長定維格式，支持靜音段剔除、幅度歸一化處理；視頻與圖像數(shù)據(jù)預處理應符合下列要求：4a)處理對象：包括用戶上傳的視頻文件、圖像截圖、學習任務截圖、界面截屏等，支持主流格式視頻或圖像格式；b)預處理方式：對視頻類數(shù)據(jù)應執(zhí)行關(guān)鍵幀提取，采用內(nèi)容變化檢測、圖像差值法等方法提取信息代表幀；c)數(shù)據(jù)標準化：應對圖像和視頻幀進行尺寸統(tǒng)一、格式轉(zhuǎn)換、去噪、亮度歸一、色彩標準化等操作；d)標注與對齊：每幀圖像應保留與原始數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的標識信息（如幀時間戳、視頻編號），用于模型訓練中的順序?qū)R與溯源操作。5.2.2.3文本數(shù)據(jù)預處理應符合下列要求：a)預處理對象：包括用戶評論、搜索關(guān)鍵詞、教學問答、學習筆記、對話內(nèi)容等原始文本數(shù)據(jù)；b)預處理方式：應包含分詞、去停用詞、詞干還原、特殊字符清除、拼寫糾錯等基礎清洗流程，并支持命名實體識別、情感分析等語義增強模塊；c)編碼與格式：文本處理后應統(tǒng)一編碼格式，支持向量化輸出形式；d)隱私脫敏：對包含個人身份信息的文本，應執(zhí)行正則脫敏、脫標記化處理。5.3數(shù)據(jù)存儲層5.3.1預處理數(shù)據(jù)存儲預處理數(shù)據(jù)存儲應滿足以下要求：a)數(shù)據(jù)類型支持：應支持結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化等多種數(shù)據(jù)格式的統(tǒng)一存儲；b)存儲結(jié)構(gòu)設計：應依據(jù)數(shù)據(jù)來源與處理階段進行目錄劃分與標簽管理，支持按照數(shù)據(jù)類型、時間戳、來源標識等進行索引與快速檢索；c)可擴展性：應支持橫向擴展，滿足大規(guī)模預處理數(shù)據(jù)的持續(xù)增長需求；d)數(shù)據(jù)一致性與備份：應保障多源寫入情況下的最終一致性，支持版本控制與定期快照備份機制，防止數(shù)據(jù)丟失與誤操作。5.3.2用戶畫像維度數(shù)據(jù)存儲用戶畫像維度數(shù)據(jù)的存儲需滿足以下要求：a)數(shù)據(jù)模型設計：應采用寬表設計或圖數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)，支持多維度特征統(tǒng)一映射與快速聯(lián)結(jié)查詢；b)實時性支持：應支持實時或準實時的特征更新機制，確保畫像維度可根據(jù)用戶行為及時刷新，可采用緩存+數(shù)據(jù)庫組合架構(gòu)；c)多版本記錄：應支持用戶畫像歷史版本的保存與回溯功能，保障時間序列分析與特征變遷建模的可行性；d)數(shù)據(jù)壓縮與清理：對于長期未更新或使用頻率較低的畫像維度數(shù)據(jù)，應提供壓縮歸檔機制，避免主庫膨脹；e)數(shù)據(jù)一致性保障：應設有主鍵索引、外鍵約束及事務機制，確保畫像數(shù)據(jù)的完整性與一致性，防止因異步更新導致畫像失真；f)安全與隱私：應對畫像維度中包含的敏感特征（如個人基本信息、教育背景、行為標簽）進行分類標識與權(quán)限分級管控，支持合規(guī)的數(shù)據(jù)訪問審計和脫敏展示，符合GB/T35273的相關(guān)規(guī)定。5.4模型層55.4.1統(tǒng)計類統(tǒng)計類模型應滿足以下設計要求：a)模型范疇：應包括頻率統(tǒng)計、比例分析、加權(quán)均值、中位數(shù)、標準差、變化率等基礎統(tǒng)計類方法；b)數(shù)據(jù)依賴：應直接作用于清洗與聚合后的預處理數(shù)據(jù)或畫像維度數(shù)據(jù)，支持批處理與增量更新模式；c)時序支持：統(tǒng)計指標應支持基于時間窗口的滑動計算與對比分析；d)精度與可追溯性：所有統(tǒng)計結(jié)果應保留計算來源與時間戳，支持結(jié)果溯源與二次驗證；e)異常處理能力：應設有缺失值補全、極端值排除、歸一化等前置機制，保證統(tǒng)計模型魯棒性。5.4.2算術(shù)規(guī)則類算術(shù)規(guī)則類模型應滿足以下設計要求：a)模型范疇：應采用基于特征字段的加權(quán)評分、區(qū)間映射、規(guī)則匹配、邏輯判斷等算術(shù)邏輯規(guī)b)規(guī)則來源：規(guī)則設定應基于專家經(jīng)驗、業(yè)務邏輯或調(diào)研問卷，具備可解釋性與人工校驗能力；c)規(guī)則管理：應支持規(guī)則模塊化配置、版本控制與策略更新機制；d)結(jié)果透明性：每條規(guī)則觸發(fā)記錄應具備完整日志，輸出結(jié)果應可標注來源規(guī)則、計算過程及所依賴維度；e)沖突檢測與優(yōu)先級機制：當多條規(guī)則可適配同一數(shù)據(jù)時，應支持沖突檢測與優(yōu)先級判定機制，確保結(jié)果一致性；5.4.3機器學習類機器學習類模型應符合GB/T43782的相關(guān)規(guī)定。5.5數(shù)據(jù)輸出層5.5.1數(shù)據(jù)輸出接口用戶畫像數(shù)據(jù)輸出接口應滿足以下要求：a)數(shù)據(jù)源定義：接口應明確從數(shù)據(jù)存儲層中提取“用戶畫像維度數(shù)據(jù)”，支持按用戶賬號、標簽維度、時間窗口等條件查詢；b)接口規(guī)范：響應格式應進行統(tǒng)一，字段命名清晰、結(jié)構(gòu)扁平或嵌套可配置；c)實時性能：接口應支持高并發(fā)訪問；d)數(shù)據(jù)一致性：應采用讀寫分離機制或緩存同步策略，確保讀取的畫像數(shù)據(jù)為最新穩(wěn)定版本；e)接口權(quán)限控制：應支持多重訪問控制機制，防止非法調(diào)用。5.5.2前端輸出展示前端輸出展示應支持多種終端與系統(tǒng)的接入需求，滿足畫像在不同業(yè)務系統(tǒng)中的可視化展示與智能調(diào)用：a)輸出形式：應支持前端系統(tǒng)展示、移動端應用集成、第三方系統(tǒng)拉取等輸出方式；b)數(shù)據(jù)展示適配：支持將畫像結(jié)果格式化為圖表（如雷達圖、熱力圖）、標簽列表、指標評分等結(jié)構(gòu)化展示格