[发明专利]融合多特征的深度知识追踪方法及习题推荐方法在审
| 申请号： | 202210833098.3 | 申请日： | 2022-07-15 |
| 公开（公告）号： | CN115310520A | 公开（公告）日： | 2022-11-08 |
| 发明（设计）人： | 许嘉;韦婷婷;吕品 | 申请（专利权）人： | 广西大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06F17/16;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 湖南兆弘专利事务所(普通合伙) 43008 | 代理人： | 胡君 |
| 地址： | 530004 广西壮族*** | 国省代码： | 广西;45 |
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| 摘要： | 本发明公开一种融合多特征的深度知识追踪方法及习题推荐方法，该深度知识追踪方法步骤包括：S01.输入题目的绝对难度矩阵和题目之间的相似关系预训练得到题目初始表示向量矩阵；S02.将学生的答题交互序列集合和预训练得到的初始表示向量矩阵作为输入，构建学生答题交互序列矩阵、历史相关性矩阵和多知识点答对率矩阵后拼接形成综合信息矩阵，经过门控机制GLU得到G矩阵输出；S03.根据多层的一维卷积层从G矩阵中提取学生的学习状态矩阵；S04.根据所需预测的题目表征向量与学习状态矩阵，得到相对难度的预测结果。本发明具有实现方法简单、预测精度以及效率高且能够同时有效处理多个知识点的题目等优点。 | ||
| 搜索关键词： | 融合 特征 深度 知识 追踪 方法 习题 推荐 | ||
【主权项】：
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