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龙图腾网获悉全美在线(北京)科技股份有限公司申请的专利基于深度学习的考试命题人行为模型构建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：CN120822160B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202511324315.6，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权基于深度学习的考试命题人行为模型构建方法及系统是由姚志峰;吉永栋;何柳设计研发完成，并于2025-09-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的考试命题人行为模型构建方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于深度学习的考试命题人行为模型构建方法及系统，涉及人工智能和教育评估领域，包括获取命题记录构建知识应用图，基于时间窗口分析命题偏好，训练命题行为识别网络优化迁移路径和难度分布，实现对命题行为的异常检测。本发明能够精准刻画命题人知识偏好和行为模式，提高命题质量监控效率，降低命题风险，保障考试公平性。

本发明授权基于深度学习的考试命题人行为模型构建方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的考试命题人行为模型构建方法，其特征在于，包括： 获取考试命题人的命题记录，构建知识关联分析模块，所述知识关联分析模块根据所述命题记录中的知识点标签计算使用频度，基于预设的知识体系构建知识点映射网络，通过计算知识点间条件概率得到迁移权重，将知识点映射网络和迁移权重组合生成知识应用图，基于知识应用图输出知识运用向量； 基于知识运用向量构建动态偏好分析模块，所述动态偏好分析模块根据命题记录中的时间信息将命题行为按时间窗口分组，对每个时间窗口内的知识点选择序列进行特征提取，结合难度信息生成命题偏好向量； 基于命题偏好向量训练命题行为识别网络，所述命题行为识别网络对知识点选择序列和难度信息分别进行建模，通过优化知识应用图中的迁移路径和难度分布，得到命题行为特征； 将命题行为特征输入异常检测模块，所述异常检测模块根据迁移路径和难度分布计算预警阈值，当命题行为特征偏离预警阈值时输出预警信息和异常原因； 构建知识关联分析模块，所述知识关联分析模块根据所述命题记录中的知识点标签计算使用频度，基于预设的知识体系构建知识点映射网络包括： 将命题记录的命题文本转化为词向量序列，通过查询向量与词向量序列进行双向注意力计算，根据注意力分布识别知识点候选片段； 将所述知识点候选片段进行语义向量化表示，计算所述语义向量化表示与预设知识体系中标准知识点的语义相似度，根据相似度匹配结果提取对应的知识点标签； 计算知识点标签在命题记录中的直接使用频度，同时基于预设知识体系的层次结构，统计每个知识点标签对应的父节点和子节点在命题记录中的使用频度并进行加权组合，得到包含层次关系的知识点层次化使用频度； 以知识点标签作为节点，将层次化使用频度作为节点初始权重，根据预设知识体系中知识点之间的依赖关系建立节点连接，构建初始知识点映射网络；从命题记录中提取命题过程中的知识点选择顺序，根据知识点选择顺序分析得到知识点间的迁移规律，基于迁移规律计算节点之间的相关程度； 根据所述相关程度更新初始知识点映射网络中节点间的连接强度，对更新后的节点权重进行特征提取，最终构建表征知识点关联关系的知识点映射网络。

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