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龙图腾网获悉长江大学申请的专利一种跨粒度表征的知识追踪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：CN119623594B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202411652810.5，技术领域涉及：G06N5/022；该发明授权一种跨粒度表征的知识追踪系统是由张凯;王雪设计研发完成，并于2024-11-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种跨粒度表征的知识追踪系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种跨粒度表征的知识追踪系统，属于知识技术领域，包括：多粒度知识点网络构建模块、知识点跨粒度表征模块以及习题跨粒度表征模块；本发明结合实际的知识点粒度，在建模知识点表示时增加了粒度对知识点表示的作用，构建了多粒度知识点网络；本发明在多粒度知识点网络中应用注意力机制，重点关注不同粒度邻居节点对中心节点的影响程度，并根据知识点粒度为其分配不同的注意力分数，最后通过聚合不同注意力分数的邻居节点，得到知识点跨粒度表征；本发明结合习题蕴含的知识点及其跨粒度表征，在建模习题时，增加粒度对习题表示的影响。

本发明授权一种跨粒度表征的知识追踪系统在权利要求书中公布了：1.一种跨粒度表征的知识追踪系统，其特征在于，包括：多粒度知识点网络构建模块、知识点跨粒度表征模块以及习题跨粒度表征模块； 所述多粒度知识点网络构建模块包括：知识点相似度计算单元、邻接矩阵更新单元、权重矩阵更新单元以及知识点粒度计算单元，用于构造多粒度知识点网络所述多粒度知识点网络包括：知识点、知识点之间的关系以及知识点的粒度信息；其中，知识点的总数为N，任一知识点记为ci,1≤i≤N，知识点集合记为C＝{c1,c2,...,cN}，知识点的特征矩阵记为X∈RN×d，特征维度为d，E表示知识点关系的集合，A表示邻接矩阵，表示粒度矩阵； 其中，所述知识点相似度计算单元，用于利用高斯核函数计算不同知识点之间的相似度，以得到相似度矩阵S； 所述邻接矩阵更新单元，用于设置阈值ε，并根据相似度矩阵S和阈值ε更新邻接矩阵A； 所述权重矩阵更新单元，用于利用邻接矩阵A和相似度矩阵S更新权重矩阵W； 所述知识点粒度计算单元，用于利用知识点粒度与信息熵之间的映射关系，将知识点的信息熵映射为知识点粒度，以构建粒度矩阵； 所述知识点跨粒度表征模块包括注意力系数计算单元和邻居节点特征聚合单元，用于生成知识点跨粒度表征；所述知识点跨粒度表征为通过捕获知识点粒度对相邻知识点关系的影响，从而得到的知识点表示； 其中，所述注意力系数计算单元，用于使用非线性激活函数计算出任一知识点相对于不同粒度邻居节点的注意力分数，并对注意力分数进行归一化处理，获取注意力系数； 所述邻居节点特征聚合单元，用于将注意力系数与相应的邻居节点特征相乘，然后利用线性组合和激活单元聚合不同粒度知识点的嵌入，得到知识点的知识点跨粒度表示； 所述习题跨粒度表征模块，用于激活多粒度知识点网络，通过融合被激活知识点及其邻居节点的跨粒度表征，建模习题跨粒度表征。

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