[发明专利]一种基于门控图卷积时序神经网络的知识追踪方法有效
| 申请号： | 202110628713.2 | 申请日： | 2021-06-04 |
| 公开（公告）号： | CN113360669B | 公开（公告）日： | 2023-08-18 |
| 发明（设计）人： | 张阳;鲁鸣鸣 | 申请（专利权）人： | 中南大学 |
| 主分类号： | G06F16/36 | 分类号： | G06F16/36;G06Q50/20;G06N3/0442;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 长沙轩荣专利代理有限公司 43235 | 代理人： | 丛诗洋 |
| 地址： | 410083 湖南*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于门控图卷积时序神经网络的知识追踪方法。本发明方法将图神经网络模型运用到知识追踪领域，改进目前应用到知识追踪领域的深度学习模型为LSTM，它只考虑了数据的时间信息。通过观察数据发现，知识追踪数据集中学生与知识点以及知识点之间都存在大量图结构。本发明提出的门控图卷积时序神经网络模型，在GCN模型中结合存储不同边信息的传播矩阵，进行拓扑信息提取。对于数据的时序信息，我们使用具有门控单元的GRU模型进行提取。可以更好地刻画学生之间、知识点之间、学生与知识点之间的相关性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 门控 图卷 时序 神经网络 知识 追踪 方法 | ||
【主权项】：
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