摘要
本发明公开了一种视频课程防刷课增强防范方法,通过前端限制视频播放,在前端上进行异常监控并由模型智能识别与输出对应的前端控制指令,能够降低视频浏览器后台的运行压力,且通过前端进行标签页的标识识别,能够及时对前端播放页面进行异常切换判断,快速作出响应。采用视频课程防刷课模型对异常监督事件/行为进行识别,模型识别并输出与异常特征相匹配的防刷课指令,将防刷课指令发送至前端,由前端响应防刷课指令,执行防刷课动作,实现视频课程防刷课防范,防止学员绕过企业制定的防刷课规则进行学习,避免对企业造成经济损失。能够为管理员节省人工操作、监督的时间与精力,替代管理员进行视频播放监控,实现视频防刷课管理的智能化。
技术关键词
防范方法
事件监听器
视频浏览器
异常信号
标签
会话
BERT模型
计算机可读指令
视频播放监控
标识
模块
卷积神经网络模型
RNN模型
页面
播放器
关键词
文本
实体