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龙图腾网获悉中国矿业大学申请的专利一种基于动态图神经网络的知识关系演化知识追踪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：CN121303301B 。

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：202511870217.2，技术领域涉及：G06N5/022；该发明授权一种基于动态图神经网络的知识关系演化知识追踪方法是由闫秋艳;吴邦振;刘美含;张璐璐设计研发完成，并于2025-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于动态图神经网络的知识关系演化知识追踪方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于动态图神经网络的知识关系演化知识追踪方法，属于知识追踪技术领域，解决了现有技术中不能准确追踪知识状态的问题。方法包括：基于每个历史时刻的学生、问题和知识点构建图结构；构建并训练动态图神经网络，动态图神经网络包括提取特征提取模块，预测模块和知识状态计算模块；采用特征提取模块得到当前学生、当前问题和当前知识点的时间感知特征；将当前学生和当前问题的时间感知特征以及当前学生在当前知识点上的知识状态输入预测模块预测正确回答的概率；将当前学生、当前问题和当前知识点的时间感知特征以及当前学生回答当前问题的交互结果输入知识状态计算模块更新当前学生的知识状态。实现了学生知识状态的准确追踪。

本发明授权一种基于动态图神经网络的知识关系演化知识追踪方法在权利要求书中公布了：1.一种基于动态图神经网络的知识关系演化知识追踪方法，其特征在于，包括以下步骤： 基于每个历史时刻的学生、问题和问题对应的知识点构建每个历史时刻的图结构； 构建并训练动态图神经网络得到训练好的动态图神经网络，所述训练好的动态图神经网络包括提取特征提取模块，预测模块和知识状态计算模块； 基于历史时刻的图结构采用所述特征提取模块得到当前时刻当前学生、当前问题和当前知识点的时间感知特征； 将当前学生和当前问题的时间感知特征，以及当前学生在当前知识点上的知识状态输入所述预测模块预测当前学生正确回答当前问题的概率； 将当前学生、当前问题和当前知识点的时间感知特征，以及当前学生回答当前问题的交互结果输入所述知识状态计算模块，所述知识状态计算模块基于知识点关系矩阵更新当前学生的知识状态； 所述知识状态计算模块包括知识关系计算模块和知识状态更新模块； 所述知识关系计算模块用于基于当前学生和当前知识点的时间感知特征得到当前知识点的知识关系矩阵； 所述知识状态更新模块用于基于当前学生和当前问题的时间感知特征以及当前知识点的知识关系矩阵，计算当前学生回答当前问题后的知识状态； 所述知识关系计算模块采用以下方式得到当前知识点的知识关系矩阵： 将当前学生和当前知识点的时间感知特征输入多层感知机得到当前知识点的嵌入特征； 得到每个知识点的编码特征； 基于当前学生的历史答题数据生成掩蔽矩阵； 基于当前知识点的嵌入特征、每个知识点的编码特征和掩蔽矩阵得到当前知识点的知识关系矩阵； 所述知识状态更新模块采用以下方式得到当前学生回答当前问题后的知识状态： 根据当前学生和当前问题的时间感知特征以及当前学生与当前问题的交互结果计算当前学生在回答当前问题后在当前知识点上的知识改变量； 基于当前知识点的知识点关系矩阵、在当前知识点上的知识改变量进行知识迁移计算得到当前学生在回答当前问题后的知识状态整体改变量； 基于当前学生在回答当前问题前的知识状态和回答当前问题后的知识状态整体改变量，得到当前学生回答当前问题后的知识状态。

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