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龙图腾网获悉广西大学申请的专利融合多特征的深度知识追踪方法及习题推荐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：CN115310520B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202210833098.3，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权融合多特征的深度知识追踪方法及习题推荐方法是由许嘉;韦婷婷;吕品设计研发完成，并于2022-07-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合多特征的深度知识追踪方法及习题推荐方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种融合多特征的深度知识追踪方法及习题推荐方法，该深度知识追踪方法步骤包括：S01.输入题目的绝对难度矩阵和题目之间的相似关系预训练得到题目初始表示向量矩阵；S02.将学生的答题交互序列集合和预训练得到的初始表示向量矩阵作为输入，构建学生答题交互序列矩阵、历史相关性矩阵和多知识点答对率矩阵后拼接形成综合信息矩阵，经过门控机制GLU得到G矩阵输出；S03.根据多层的一维卷积层从G矩阵中提取学生的学习状态矩阵；S04.根据所需预测的题目表征向量与学习状态矩阵，得到相对难度的预测结果。本发明具有实现方法简单、预测精度以及效率高且能够同时有效处理多个知识点的题目等优点。

本发明授权融合多特征的深度知识追踪方法及习题推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种融合多特征的深度知识追踪方法，其特征在于，步骤包括： S01.输入题目的绝对难度矩阵和题目之间的相似关系预训练得到题目初始表示向量矩阵，所述题目的绝对难度矩阵为利用全连接层将题目的表征向量转化得到，所述题目之间的相似关系用于表征不同题目之间是否包含相同的知识点； S02.将当前学生的答题交互序列集合和预训练得到的所述初始表示向量矩阵作为输入，构建学生答题交互序列矩阵、历史相关性矩阵和多知识点答对率矩阵后拼接形成综合信息矩阵F，将所述综合信息矩阵F经过门控机制GLU得到G矩阵输出，所述答题交互序列集合包括题目集合以及知识点集合，所述学生答题交互序列矩阵用于记录学生历史的答题交互序列，所述历史相关性矩阵用于记录学生当前需要预测的题目和历史回答的题目之间的相关性，构建所述历史相关性矩阵时，利用Masking操作将t时刻后回答的题目和当前时刻之间的相关性进行屏蔽，并利用softmax函数计算当前题目和历史回答的题目的相关性，将题目之间的相关性和答题交互序列向量进行相乘并相加后，得到历史相关性矩阵HRP，所述多知识点答对率矩阵用于记录所有知识点被正确回答的次数，所述多知识点答对率矩阵中每一列代表数据集中的一个知识点，如果当前时刻为t时刻，预测的题目包含知识点集合Ct，对于知识点集合Ct中的知识点ci的多知识点答对率矩阵计算公式为： 其中，表示对于知识点ci来说学生j在t时刻之前的答题结果和t时刻的答题结果之间的关系，cij==1表示对于t时刻的知识点ci，统计学生j在t时刻之前答对的次数，j表示学生j的答题序列时刻； S03.利用多层的一维卷积层从所述G矩阵中提取学生的学习状态矩阵； S04.根据所述学习状态矩阵以及所需预测题目的题目表征向量，得到所需预测题目相对难度的预测结果输出。

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