1面向終身學習的用戶畫像繪制設計通用規范本文件規定了面向終身學習的用戶畫像繪制的系統框架和設計要求。本文件適用于面向終身學習的用戶畫像繪制設計。2規范性引用文件下列文件中的內容通過文中的規范性引用而構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信息安全技術個人信息安全規范GB/T40094.3電子商務數據交易第3部分：數據接口規范GB/T43782人工智能機器學習系統技術要求GB/T45288.2人工智能大模型第2部分：評測指標與方法3術語和定義下列術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、經濟、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、技能和經驗，持續提升能力、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、能力與素養實現眾生學習的個體。4系統框架4.1終身學習用戶畫像是由終身學習用戶畫像系統是對終身學習用戶（以下簡稱“用戶”）繪制的畫像，終身學習用戶畫像系統是實現用戶畫像繪制的信息系統，系統的邏輯結構見圖1。2圖1終身學習用戶畫像系統邏輯結構圖4.2終身學習用戶畫像生成系統分為數據輸入層、數據預處理層、數據存儲層、模型層和數據輸出層，用戶畫像維度設計示例見附錄A。a)數據輸入層：對用戶所有學習行為數據進行收集，收集的數據包括但不限于用戶注冊信息、單科考試分數、單科學習時長、課后作業成績、用戶視頻和音頻數據等。b)數據預處理層：對原始數據開展數據預處理，預處理方法包括但不限于數據分類、數據清洗、數據裁剪、數據標注等。c)數據存儲層：實現數據存儲，存儲的數據包括但不限于預處理數據和用戶畫像維度數據。d)模型層：多維度用戶數據處理與特征提取，提供的處理能力包括但不限于統計類、算術規則類和機器學習類處理能力，其中：1)統計類處理能力：對輸入數據開展累加、取平均值、取百分數等算術處理，生成統計類數據；2)算術規則處理能力：不同類型的維度根據有關資料或經驗得到的數學公式或數學模型對預處理數據進行處理；3)機器學習類標簽處理：主要為獲取預處理數據根據機器學習方法獲取相應類型數據，完成模型訓練、驗證和更新。e)數據輸出層：用戶畫像輸出。5設計要求5.1數據輸入層5.1.1數據輸入層應實現與不同類型用戶數據源的接入適配，接入的方式包括但不限于：a)數據庫連接；3b)數據接口獲??；c)文件導入；d)界面輸入。5.1.2數據輸入層輸入數據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：用戶在某課程的所有正式考試分數，并計算該用戶班級平均單科考試分數；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)課后作業成績：記錄用戶在每課時之后，學生完成課后作業成績得分，并計算該用戶班級平均課后作業成績；f)發帖數：用戶在課程中發布的帖子數量，并計算該用戶班級平均發帖數；g)發帖內容：用戶在課程發布的帖子內容，包括但不限于提出問題、討論、筆記等文字內容；h)學習次數：記錄用戶在課程上學習的次數，包括但不限于登錄次數、課程點擊次數、視頻瀏覽次數、頁面瀏覽次數等；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度、作業完成情況，課堂表現等內容；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)用戶視頻與音頻數據：用戶在課程中學習過程中產生的視頻和音頻數據。5.2數據預處理層5.2.1結構化數據預處理結構化數據預處理應符合下列要求：a)預處理對象：包括系統操作日志、用戶行為日志、設備訪問日志等結構化或半結構化日志數據；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)數據標準化：預處理后的日志數據應具備統一字段命名規范、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非結構化數據預處理5.2.2.1a)b)5.2.2.2音頻數據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），重點關注語音片段及環境音數據；預處理方式：采用梅爾頻率倒譜系數作為主要語音特征，支持配置幀長、幀移、濾波器組數等參數；數據標準化：提取結果應統一為定長定維格式，支持靜音段剔除、幅度歸一化處理；視頻與圖像數據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：對視頻類數據應執行關鍵幀提取，采用內容變化檢測、圖像差值法等方法提取信息代表幀；c)數據標準化：應對圖像和視頻幀進行尺寸統一、格式轉換、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據關聯的標識信息（如幀時間戳、視頻編號），用于模型訓練中的順序對齊與溯源操作。5.2.2.3文本數據預處理應符合下列要求：a)預處理對象：包括用戶評論、搜索關鍵詞、教學問答、學習筆記、對話內容等原始文本數據；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，應執行正則脫敏、脫標記化處理。5.3數據存儲層5.3.1預處理數據存儲預處理數據存儲應滿足以下要求：a)數據類型支持：應支持結構化、半結構化、非結構化等多種數據格式的統一存儲；b)存儲結構設計：應依據數據來源與處理階段進行目錄劃分與標簽管理，支持按照數據類型、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，滿足大規模預處理數據的持續增長需求；d)數據一致性與備份：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，防止數據丟失與誤操作。5.3.2用戶畫像維度數據存儲用戶畫像維度數據的存儲需滿足以下要求：a)數據模型設計：應采用寬表設計或圖數據庫結構，支持多維度特征統一映射與快速聯結查詢；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用戶行為及時刷新，可采用緩存+數據庫組合架構；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)數據壓縮與清理：對于長期未更新或使用頻率較低的畫像維度數據，應提供壓縮歸檔機制，避免主庫膨脹；e)數據一致性保障：應設有主鍵索引、外鍵約束及事務機制，確保畫像數據的完整性與一致性，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）進行分類標識與權限分級管控，支持合規的數據訪問審計和脫敏展示，符合GB/T35273的相關規定。5.4模型層55.4.1統計類統計類模型應滿足以下設計要求：a)模型范疇：應包括頻率統計、比例分析、加權均值、中位數、標準差、變化率等基礎統計類方法；b)數據依賴：應直接作用于清洗與聚合后的預處理數據或畫像維度數據，支持批處理與增量更新模式；c)時序支持：統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：所有統計結果應保留計算來源與時間戳，支持結果溯源與二次驗證；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，保證統計模型魯棒性。5.4.2算術規則類算術規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評分、區間映射、規則匹配、邏輯判斷等算術邏輯規b)規則來源：規則設定應基于專家經驗、業務邏輯或調研問卷，具備可解釋性與人工校驗能力；c)規則管理：應支持規則模塊化配置、版本控制與策略更新機制；d)結果透明性：每條規則觸發記錄應具備完整日志，輸出結果應可標注來源規則、計算過程及所依賴維度；e)沖突檢測與優先級機制：當多條規則可適配同一數據時，應支持沖突檢測與優先級判定機制，確保結果一致性；5.4.3機器學習類機器學習類模型應符合GB/T43782的相關規定。5.5數據輸出層5.5.1數據輸出接口用戶畫像數據輸出接口應滿足以下要求：a)數據源定義：接口應明確從數據存儲層中提取“用戶畫像維度數據”，支持按用戶賬號、標簽維度、時間窗口等條件查詢；b)接口規范：響應格式應進行統一，字段命名清晰、結構扁平或嵌套可配置；c)實時性能：接口應支持高并發訪問；d)數據一致性：應采用讀寫分離機制或緩存同步策略，確保讀取的畫像數據為最新穩定版本；e)接口權限控制：應支持多重訪問控制機制，防止非法調用。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的接入需求，滿足畫像在不同業務系統中的可視化展示與智能調用：a)輸出形式：應支持前端系統展示、移動端應用集成、第三方系統拉取等輸出方式；b)數據展示適配：支持將畫像結果格式化為圖表（如雷達圖、熱力圖）、標簽列表、指標評分等結構化展示格