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龙图腾网获悉福建师范大学申请的专利一种基于数据遗忘的学生认知诊断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：CN119513613B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202411385283.6，技术领域涉及：G06F18/22；该发明授权一种基于数据遗忘的学生认知诊断方法是由林铭炜;蔡伦忠;林佳胤;余深宝设计研发完成，并于2024-09-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数据遗忘的学生认知诊断方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于数据遗忘的学生认知诊断方法，首先通过模型预训练获取学生的认知状态信息，并根据相似性将学生进行数据分区，然后在各个分区上独立进行模型训练。在进行学生得分预测时，计算学生与各分区中其他学生的相似度，进而调整各分区模型的预测权重，最终聚合输出得分预测结果。该遗忘框架在敏感数据被删除后，能够快速重新训练分区数据，显著减少训练时间。本发明通过学生对知识点的认知状态构建遗忘框架，避免了模型受脏数据和无效数据的干扰，从而更准确地完成认知诊断。本发明通过及时清除过时数据，能够更准确地诊断学生的当前认知状态。

本发明授权一种基于数据遗忘的学生认知诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于数据遗忘的学生认知诊断方法，其特征在于：其包括以下步骤： S1，通过选定的预训练算法对学生的答题信息进行建模，得到学生当前的认知状态，将学生当前的认知状态处理成反映学生知识点掌握情况的知识点向量； 知识点向量stu记录了学生对各个知识点的熟练程度，随后将其存储以备后续步骤使用； 其中，在步骤S1中，通过预训练算法algorithm1获取学生的认知状态，并生成长度为K的预训练学生知识点向量stu；知识点向量中的K个元素分别对应学生对K个知识点的熟练度；每个元素的数值表示学生在该知识点上的掌握程度，从而反映出学生整体的认知状态； S2，选取N位种子用户作为子数据集的中心，通过计算学生知识点向量stu中其他用户与中心用户之间的认知状态相似度，将用户数据划分为N个子数据集；步骤S2具体包括以下步骤： S2-1，首先利用预训练生成的学生知识点向量stu，计算每个剩余用户与各中心用户之间的皮尔逊相关系数，以衡量用户之间的认知相似度； S2-2，根据计算得到的认知相似度，将剩余用户按照与各中心用户的相似度从大到小进行排序； S2-3，依次将用户信息加入相应的子数据集，直到子数据集的数据量达到预设的最大数据量Smax；以此类推，直到完成N个子数据集的划分； S3，使用选定的学生认知诊断算法进行模型训练，为每个子数据集训练独立的子模型，确保各子模型独立地学习对应子数据集中的数据； S4，使用预设的权重对各子模型的输出进行聚合，生成初步的得分预测模型； S5，根据数据遗忘请求删除包含隐私数据的子模型及对应子数据集中的相关数据； S6，使用选定的学生认知诊断算法重新训练因隐私数据删除而修改的子模型，然后根据当前的子模型权重进行子模型进行再聚合； S7，在预测指定学生的习题得分时，首先使用预训练算法获取指定学生最新的认知现状，并生成对应的学生知识点向量； S8，检查训练数据集中是否存在指定学生的相关答题记录；如果是，则执行S9；否则，直接执行S10； S9，查找指定学生所在子数据集，并将对应的子模型权重设置为1，同时将其他子模型权重设置为0；根据当前的子模型权重，对各子模型的预测得分进行聚合； S10，计算指定学生与各子模型中心用户之间的认知相似度，并根据认知相似度动态调整各自子模型的权重； S11，各自子模型对指定学生进行得分预测，然后根据子模型权重对预测得分进行动态调整，得到最终指定学生的预测得分。

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