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龙图腾网恭喜中国石油大学(华东)申请的专利一种基于多样学习行为的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：CN119557847B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-22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：202510087949.8，技术领域涉及：G06F18/26；该发明授权一种基于多样学习行为的知识追踪方法是由李哲;柴世杰设计研发完成，并于2025-01-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多样学习行为的知识追踪方法在说明书摘要公布了：本发明属于知识追踪技术领域，具体公开了一种基于多样学习行为的知识追踪方法。本发明中的基于多样学习行为的知识追踪方法包括数据预处理与向量表征编码、融合遗忘行为和行为间转化关系的多头自注意力机制、以及模型训练与预测三部分。本发明基于多种学习行为数据，从学习者全过程学习场景出发建模知识追踪问题，使搭建的多样学习行为知识追踪模型能够建模不同类型的学习行为的转化关系和学习者个性化学习模式，同时引入基于学习时间和重复次数建模的学习者遗忘行为，以更好地建模学习者全学习过程中的知识状态变化情况，有效地从多样学习行为中获取学习者的知识状态信息，从而完成知识追踪任务。

本发明授权一种基于多样学习行为的知识追踪方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多样学习行为的知识追踪方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1.按照学习者从在线学习平台的日志中提取学习过程中交互序列数据；交互序列数据包括四类特征信息即学习者学习的知识内容X、学习者采取的学习行为、学习者习题作答行为交互的习题Q以及学习者学习行为发生的时间；步骤2.搭建融合行为间转化关系和遗忘特征的多样学习行为知识追踪模型，其包括表征向量编码模块、融合行为间转化关系和遗忘特征的多头自注意力模块及特征融合与预测模块；表征向量编码模块对于每次交互的知识内容表征向量和学习行为表征向量进行拼接，将拼接后的表征向量借助一层全连接神经网络进行映射；对于习题作答行为，进一步引入学习者交互的习题信息进行编码；融合行为间转化关系和遗忘特征的多头自注意力模块，将带有行为特征、知识内容特征和习题特征的交互项目表征向量，输入多头自注意力机制；在计算注意得分时，通过余弦相似度方法来建模不同学习行为之间的转化关系；基于不同学习行为之间的转化关系和学习者知识状态的遗忘特征计算注意力得分，从每个学习者自身交互序列数据中挖掘学习者个性学习模式特征；步骤3.采用完型填空任务对构建的多样学习行为知识追踪模型进行训练，模型训练好之后，利用训练好的知识追踪模型预测学习者习题作答表现结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国石油大学(华东)，其通讯地址为：266580 山东省青岛市黄岛区长江西路66号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。