(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111519988.9 (22)申请日 2021.12.13 (71)申请人 北京云蝶智学 科技有限公司 地址 100044 北京市海淀区中关村大街18 号B座10层10 02室 (72)发明人 田雪松　陈天　 (74)专利代理 机构 北京慧诚智道知识产权代理 事务所 (特殊普通合伙) 11539 代理人 高梅 (51)Int.Cl. G06Q 50/20(2012.01) G06Q 10/04(2012.01) (54)发明名称 预测评估方法 (57)摘要 本发明涉及一种预测评估方法， 包括： 获取 用户的测验信息； 根据测验类型信息和测验时间 数据确定权重数据； 根据权重数据和测验结果数 据确定测验的实际参考数据； 根据科目ID将实际 参考数据进行汇总并进行均值计算， 得到各科目 的预测数据； 获取距离当前时间最近的预设数量 个历年分值线信息， 并确定距离当前时间最近的 一个历年分值线信息为基准分值线信息； 根据历 年分值线信息进行分析处理， 得到分值线变化趋 势信息； 根据分值线变化趋势信息和基准分值线 信息确定 预测分值线信息； 根据用户ID获取地区 信息， 根据地区信息获取规则信息； 根据各科目 的预测数据、 规则信息和预测分值线信息确定用 户的评估结果信息 。 权利要求书2页 说明书6页 附图1页 CN 114240708 A 2022.03.25 CN 114240708 A 1.一种预测评估方法， 其特 征在于， 所述预测评估方法包括： 获取用户的测验信息； 所述测验信息包括： 用户ID、 科目ID、 测验ID、 测验类型信息、 测 验时间数据和 测验结果数据； 根据所述测验类型信息和 测验时间数据确定 权重数据； 根据所述权 重数据和 测验结果数据确定所述测验的实际参 考数据； 根据所述科目ID将所述实际参考数据进行汇总并进行均值计算， 得到各科目的预测数 据； 获取距离当前时间最近的预设数量个历年分值线信 息， 并确定距离当前时间最近的一 个历年分值线信息为基准分值线信息； 根据所述历年分值线信息进行分析处 理， 得到分值线变化趋势信息； 根据所述分值线变化趋势信息和基准分值线信息确定预测分值线信息； 根据所述用户ID获取地区信息， 根据所述 地区信息获取规则 信息； 根据所述各科目的预测数据、 规则信 息和所述预测分值线信 息确定所述用户的评估结 果信息。 2.根据权利要求1所述的预测评估方法， 其特征在于， 在所述根据 所述权重数据和测验 结果数据确定所述测验的实际参 考数据之前， 所述预测评估方法还 包括： 根据所述测验ID获取总分数据； 判断所述总分数据是否为预设总分数据； 当所述总分数据不是预设总分数据时， 根据所述测验结果数据、 总分数据和预设总分 数据对所述测验结果数据进行 换算， 得到新的测验结果数据。 3.根据权利要求1所述的预测评估方法， 其特征在于， 所述评估结果信息包括： 评估时 间信息； 在所述根据所述各科目的预测数据、 规则信息和所述预测分值线信息确定所述用 户的评估结果信息之后， 所述预测评估方法还 包括： 获取所述评估结果信 息的评估时间数据， 并根据 所述评估时间数据将所述评估结果信 息进行存 储。 4.根据权利要求1所述的预测评估方法， 其特 征在于， 所述预测评估方法还 包括： 根据所述用户ID获取历史存 储的评估结果信息； 根据所述评估时间信 息和对应的评估结果信 息确定所述用户的状态信 息， 并根据 所述 状态信息和所述评估结果信息生成评语信息； 根据所述用户ID将所述评估结果信息和/或评语信息发送到用户终端。 5.根据权利要求1所述的预测评估方法， 其特征在于， 所述根据 所述测验类型信 息和测 验时间数据确定 权重数据具体包括： 根据所述测验类型确定 权重基数数据； 根据所述测验时间确定调整系数 数据； 根据所述权 重基数数据和调整系数 数据确定所述权 重数据。 6.根据权利要求1所述的预测评估方法， 其特征在于， 所述根据 所述测验时间确定调整 系数数据具体包括： 根据科目ID将所述测验信息进行分类汇总， 得到测验信息组； 根据测验时间对各所述测验信 息组中的测验信 息进行排序， 根据排序 结果确定所述测权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114240708 A 2验信息的调整系数 数据。 7.根据权利要求1所述的预测评估方法， 其特征在于， 所述历年分值线信 息包括测验时 间信息； 所述 根据所述历年分值线信息进行分析处 理， 得到分值线变化趋势信息具体包括： 根据测验时间信 息对所述历年分值线信 息进行排序， 并分析所述排序 结果中每相邻 两 个历年分值线信息的子 趋势信息； 根据所述子 趋势信息和预设 分值数据生成所述分值线变化趋势信息 。 8.根据权利要求7所述的预测评估方法， 其特征在于， 所述分值变化趋势信息包括： 趋 势信息和分值信息； 所述趋势信息包括： 上升、 下降和持平； 所述子趋势信息包括： 上升、 下 降和持平； 所述预测评估方法还 包括： 判断所述子 趋势信息中是否存在上升； 当所述子 趋势信息中存在上升时， 判断所述子 趋势信息中是否存在下降； 当所述子趋势信息中存在下降时， 确定所述子趋势信息为上升的数量得到第一数量， 所述子趋势信息为下降的数量得到第二数量； 判断所述第一数量是否大于第二数量； 当所述第一数量大于第二数量时， 确定所述趋势信息为上升； 当所述第一数量小于第二数量时， 确定所述趋势信息为下降； 当所述第一数量 等于第二数量时， 确定所述趋势信息为持平； 当所述子 趋势信息中不存在下降时， 确定所述趋势信息为上升 。 9.根据权利要求8所述的预测评估方法， 其特 征在于， 所述预测评估方法还 包括： 当所述子 趋势信息中不存在上升时， 判断所述子 趋势信息中是否存在下降； 当所述子 趋势信息中存在下降时， 确定所述趋势信息为下降； 当所述子 趋势信息中不存在下降时， 确定所述趋势信息为持平。 10.根据权利要求1所述的预测评估方法， 其特征在于， 所述预测分值线信 息包括： 多个 预测分值线数据和评估结果信息； 所述根据所述各科目的预测数据、 规则信息和所述预测 分值线信息确定所述用户的评估结果信息具体包括： 根据所述各 科目的预测数据和规则 信息计算得到预测分值数据； 根据所述预测分值数据和预测分值线数据确定所述预测分值数据对应的分值线区间 信息， 根据所述分值线区间信息确定 评估结果信息 。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114240708 A 3