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龍圖騰網(wǎng)恭喜合肥綜合性國(guó)家科學(xué)中心人工智能研究院(安徽省人工智能實(shí)驗(yàn)室)申請(qǐng)的專(zhuān)利在稀疏數(shù)據(jù)場(chǎng)景下的遷移知識(shí)追蹤方法、系統(tǒng)和存儲(chǔ)介質(zhì)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119740651B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-30發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?專(zhuān)利號(hào)為：202510252385.9，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06N5/022；該發(fā)明授權(quán)在稀疏數(shù)據(jù)場(chǎng)景下的遷移知識(shí)追蹤方法、系統(tǒng)和存儲(chǔ)介質(zhì)是由沈雙宏;李淑婷;陸君宇;朱林波設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-03-05向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專(zhuān)利申請(qǐng)。

本在稀疏數(shù)據(jù)場(chǎng)景下的遷移知識(shí)追蹤方法、系統(tǒng)和存儲(chǔ)介質(zhì)在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明涉及智能教育技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種在稀疏數(shù)據(jù)場(chǎng)景下的遷移知識(shí)追蹤方法、系統(tǒng)和存儲(chǔ)介質(zhì)。方法所采用的知識(shí)追蹤模型的構(gòu)建過(guò)程包括：通過(guò)計(jì)算稀疏數(shù)據(jù)空間和不同稠密數(shù)據(jù)空間之間的相關(guān)性，選擇最優(yōu)稠密數(shù)據(jù)空間；對(duì)題目嵌入和交互嵌入進(jìn)行序列差異分析，得到指導(dǎo)性知識(shí)變量；對(duì)學(xué)生的交互記錄進(jìn)行建模，生成學(xué)生的知識(shí)狀態(tài)變量；將指導(dǎo)性知識(shí)變量和知識(shí)狀態(tài)變量融合后，與下一時(shí)刻的題目嵌入共同輸入到分類(lèi)器，以預(yù)測(cè)學(xué)生在下一時(shí)刻正確回答題目的概率；凍結(jié)最優(yōu)稠密數(shù)據(jù)空間的知識(shí)狀態(tài)導(dǎo)航模塊的參數(shù)，并遷移至稀疏數(shù)據(jù)空間，從而進(jìn)行交叉訓(xùn)練。在稀疏數(shù)據(jù)場(chǎng)景下，模型能夠利用遷移知識(shí)彌補(bǔ)本地?cái)?shù)據(jù)不足，顯著提升預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性。

本發(fā)明授權(quán)在稀疏數(shù)據(jù)場(chǎng)景下的遷移知識(shí)追蹤方法、系統(tǒng)和存儲(chǔ)介質(zhì)在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種在稀疏數(shù)據(jù)場(chǎng)景下的遷移知識(shí)追蹤方法，其特征在于，所采用的知識(shí)追蹤模型的構(gòu)建過(guò)程包括：將稀疏數(shù)據(jù)集和多個(gè)的稠密數(shù)據(jù)集中的題目和交互記錄分別編碼為稀疏數(shù)據(jù)空間和多個(gè)稠密數(shù)據(jù)空間，稀疏數(shù)據(jù)空間和稠密數(shù)據(jù)空間均包含題目嵌入和交互嵌入；通過(guò)題目嵌入的加權(quán)平均差異計(jì)算稀疏數(shù)據(jù)空間和不同稠密數(shù)據(jù)空間之間的相關(guān)性，為稀疏數(shù)據(jù)空間選擇最優(yōu)稠密數(shù)據(jù)空間；通過(guò)知識(shí)狀態(tài)導(dǎo)航模塊和知識(shí)序列分析模塊共同在最優(yōu)稠密數(shù)據(jù)空間進(jìn)行知識(shí)追蹤任務(wù)；凍結(jié)最優(yōu)稠密數(shù)據(jù)空間的知識(shí)狀態(tài)導(dǎo)航模塊，并對(duì)題目嵌入和交互嵌入進(jìn)行序列差異分析，得到指導(dǎo)性知識(shí)變量：在最優(yōu)稠密數(shù)據(jù)空間中，對(duì)題目嵌入序列和交互嵌入序列分別執(zhí)行錯(cuò)位減法操作，生成題目差異序列和交互差異序列；將題目差異序列輸入第一解碼器，輸出題目理解特征；將交互差異序列輸入第二解碼器，輸出學(xué)習(xí)行為特征；將題目理解特征作為查詢(xún)和鍵，學(xué)習(xí)行為特征作為值，輸入第三解碼器，生成指導(dǎo)性知識(shí)變量；利用稀疏數(shù)據(jù)空間的知識(shí)序列分析模塊對(duì)學(xué)生的交互記錄進(jìn)行建模，生成學(xué)生的知識(shí)狀態(tài)變量；將指導(dǎo)性知識(shí)變量和知識(shí)狀態(tài)變量融合后，與下一時(shí)刻的題目嵌入共同輸入到分類(lèi)器，以預(yù)測(cè)學(xué)生在下一時(shí)刻正確回答題目的概率；通過(guò)凍結(jié)最優(yōu)稠密數(shù)據(jù)空間的知識(shí)狀態(tài)導(dǎo)航模塊的參數(shù)，并遷移至稀疏數(shù)據(jù)空間，從而進(jìn)行交叉訓(xùn)練。

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