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龙图腾网获悉北京裕桦电子科技有限公司申请的专利一种基于LSTM融合Attention的个性化学习路径规划方法及系统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：CN120706467B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202510815125.8，技术领域涉及：G06N3/042；该发明授权一种基于LSTM融合Attention的个性化学习路径规划方法及系统是由李春雨;范爽设计研发完成，并于2025-06-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于LSTM融合Attention的个性化学习路径规划方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及学习路径规划技术领域，尤其涉及一种基于LSTM融合Attention的个性化学习路径规划方法及系统，该方法包括：基于答题记录、错题表和知识点集合的信息构建答题特征时序，通过时序关联趋势提取模型生成作为隐藏状态的答题表现特征，其中时序关联趋势提取模型基于LSTM架构构建；将答题表现特征通过设置时间衰减项、连续答题难度反馈项和知识点关联项的Attention模型计算动态注意力权重，并基于动态注意力权重调整隐藏状态的迭代；通过融合映射模型生成预测知识点掌握度，其中融合映射模型基于全连接层和激活函数构建；基于预测知识点掌握度生成个性化推荐学习路径。本发明实现贴合学生个体需求的个性化学习路径规划，提升高校教学系统的智能化。

本发明授权一种基于LSTM融合Attention的个性化学习路径规划方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于LSTM融合Attention的个性化学习路径规划方法，其特征在于，包括： 基于学生答题知识图谱中的答题记录、错题表和知识点集合的信息构建答题特征时序，并将所述答题特征时序通过时序关联趋势提取模型生成答题表现特征，其中所述时序关联趋势提取模型基于LSTM架构构建，并将所述答题表现特征作为隐藏状态进行迭代计算； 生成所述答题表现特征的过程中，将所述答题表现特征通过设置时间衰减项、连续答题难度反馈项和知识点关联项的Attention模型计算动态注意力权重，并基于所述动态注意力权重调整所述时序关联趋势提取模型的隐藏状态的迭代； 将多个时间步的所述答题表现特征通过融合映射模型生成预测知识点掌握度，其中所述融合映射模型基于全连接层和激活函数构建； 基于所述预测知识点掌握度在所述学生答题知识图谱中生成个性化推荐学习路径； 计算所述动态注意力权重的过程包括： 将所述答题特征时序通过Attention模型的多头注意力机制计算原始注意力得分； 基于当前时间步与设定近期时间步的接近度，以及学习节奏可训练参数计算时间衰减项； 基于所述学生答题知识图谱存储的答题记录中连续正确答题和连续错误答题对应的题目的难度系数、可训练调节参数和激活函数计算连续答题难度反馈项； 计算连续答题难度反馈项的过程为： ， 式中，表示连续答题难度反馈项，表示sigmoid激活函数，表示两个可训练调节参数，表示当前时间步t的当前答题结果向量、当前连续错误标记向量和所述难度系数的拼接向量； 基于当前时间步的知识点与目标知识点在所述知识点集合中的关联度计算知识点关联项； 基于所述原始注意力得分、所述时间衰减项、所述连续答题难度反馈项和所述知识点关联项进行融合计算，确定所述动态注意力权重； 基于所述动态注意力权重调整所述时序关联趋势提取模型的隐藏状态的迭代的过程包括： ， ， 式中，表示加权求和向量，T和t分别表示设定近期时间步和当前时间步，表示动态注意力权重，表示属于近期时间步的当前时间步隐藏状态，分别表示下一时间步的隐藏状态，表示sigmoid激活函数，表示两个门控可训练参数，表示逐元素乘积。

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