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龙图腾网获悉暨南大学申请的专利一种基于时间引导注意力与混合专家协同知识追踪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：CN121071661B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-13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：202511605562.3，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权一种基于时间引导注意力与混合专家协同知识追踪方法及系统是由刘子韬;白友恒设计研发完成，并于2025-11-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于时间引导注意力与混合专家协同知识追踪方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及知识追踪领域，公开了一种基于时间引导注意力与混合专家协同知识追踪方法及系统，方法包括：获取学生的历史答题交互序列；构建并训练知识追踪模型；将历史答题交互序列输入知识追踪模型，完成学生答题情况的预测。本发明通过时间引导注意力与混合专家协同机制，有效提升了知识追踪的个性化和时序建模能力。其中，时间引导注意力模块结合多尺度遗忘偏置，增强了对长期依赖的稳定建模；混合专家模块则依据学生的学习节奏动态激活适配专家，实现对异构学习行为的自适应捕捉。该方法无需依赖复杂外部语义信息，仅基于基础交互数据即可实现高质量预测，显著提升了对不规则时间间隔的鲁棒性与预测准确度。

本发明授权一种基于时间引导注意力与混合专家协同知识追踪方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于时间引导注意力与混合专家协同知识追踪方法，其特征在于，步骤包括： 获取学生的历史答题交互序列，所述历史答题交互序列包括题目标识、作答结果和交互时间戳； 构建并训练知识追踪模型，所述知识追踪模型包括：时间特征嵌入模块、时间引导注意力模块、混合专家模块、门控融合与知识状态输出模块和学生答题情况预测模块；所述时间特征嵌入模块构建反映学生学习节奏的时间特征向量，所述时间特征向量包括知识点尝试次数、知识点间隔、交互间隔；在所述时间特征嵌入模块中，对知识点间隔和交互间隔进行对数变换以压缩动态范围并稳定训练过程；随后将知识点尝试次数、知识点间隔、交互间隔三者拼接为统一时间特征向量；最后通过线性变换得到最终时间嵌入表示； 所述混合专家模块接收时间引导注意力的输出O，并通过门控网络动态激活若干专家子网络，每个专家专精于建模特定学习节奏模式；设置N个专家子网络，每个专家为轻量级全连接网络或带记忆单元的循环结构，其输入为O，输出为； 其中专家1：配置为浅层MLP，用于捕捉短期密集练习模式； 专家2：配置为深层MLP或LSTM，用于建模长期稀疏复习模式；其余专家网络根据需求扩展，门控网络G接收当前时间特征et+1作为输入，输出各专家的激活权重： ； 其中，，表示为可学习参数；仅激活Top-K个专家，其余专家输出置零： ； 其中，为排序后前K个最大权重，为对应专家输出； 门控融合与知识状态输出模块将混合专家模块的输出与当前待预测题目的知识点嵌入zt+1拼接，形成增强知识状态表示： ； 其中，，为可学习参数；n表示模型隐藏维度；表示实数域；Eout表示混合专家模块的输出；zt+1表示当前待预测题目的知识点嵌入；ht+1表示学生在时刻t+1的综合知识状态，用于后续预测； 将所述历史答题交互序列输入所述知识追踪模型，完成学生答题情况的预测。

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