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龙图腾网获悉华东师范大学申请的专利一种基于层次化知识点的知识追踪方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115374942B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211065382.7，技术领域涉及：G06N5/025；该发明授权一种基于层次化知识点的知识追踪方法是由何高奇;王长波;杨镇源设计研发完成，并于2022-09-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于层次化知识点的知识追踪方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于层次化知识点的知识追踪方法，具体步骤为：首先，根据学生的历史答题信息构建了一个知识点并发图，它显式的挖掘了知识点之间的顺序关系和共现关系；在知识点并发图的基础上，通过图卷积算法对知识点嵌入进行动态更新，并利用图池化算法来获取高阶知识点嵌入，最后通过聚合不同层次的知识点嵌入来得到具有层次结构的知识点特征表示；并结合其他题目特征以及学生过去的答题状况共同输入进长短期记忆网络，来实时预测学生的答题状况。本发明利用知识点中的图结构信息，建立知识点之间的层次关联，挖掘题目之间的潜在联系；并结合知识追踪网络模型更准确的了解学生知识点的掌握程度，实时规划学生的学习路径，实现个性化学习。

本发明授权一种基于层次化知识点的知识追踪方法在权利要求书中公布了：1.一种基于层次化知识点的知识追踪方法，其特征在于，该方法包括以下具体步骤： 步骤1：根据学生的历史答题数据信息提取出题目-知识点二分图Gbi以及学生的顺序答题信息； 步骤2：根据步骤1的题目-知识点二分图Gbi构建知识点隐式图Gsim，再通过学生的顺序答题信息构建知识点转移图Gcor，并结合所述的知识点隐式图Gsim和知识点转移图Gcor自动构建一个知识点并发图Gcon； 步骤3：将知识点id通过嵌入层得到初始的知识点嵌入，再基于步骤2构建的知识点并发图Gcon得到初始的知识点之间的关联度，并共同输入进多层的图神经网络架构当中来构建层次化知识点，该架构每一层由聚合、池化和读出三个操作组成：聚合操作根据知识点之间的关联度，利用图卷积算法，更新知识点的嵌入；池化操作通过图池化算法计算生成高阶的知识点嵌入和关联度信息；读出操作将池化操作生成的所有知识点的嵌入平均再归一化后计算得到代表这一层的知识点特征表示； 步骤4：根据步骤3计算得到的不同层次的知识点特征表示拼接起来，输入进前馈神经网络来构建具有层次结构的知识点特征表示； 步骤5：结合其他题目特征，以及学生过去的答题状况共同输入进长短期记忆网络当中，来对学生答题状况进行实时预测。

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