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龙图腾网恭喜合肥综合性国家科学中心人工智能研究院(安徽省人工智能实验室)申请的专利在稀疏数据场景下的迁移知识追踪方法、系统和存储介质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：CN119740651B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：202510252385.9，技术领域涉及：G06N5/022；该发明授权在稀疏数据场景下的迁移知识追踪方法、系统和存储介质是由沈双宏;李淑婷;陆君宇;朱林波设计研发完成，并于2025-03-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本在稀疏数据场景下的迁移知识追踪方法、系统和存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及智能教育技术领域，公开了一种在稀疏数据场景下的迁移知识追踪方法、系统和存储介质。方法所采用的知识追踪模型的构建过程包括：通过计算稀疏数据空间和不同稠密数据空间之间的相关性，选择最优稠密数据空间；对题目嵌入和交互嵌入进行序列差异分析，得到指导性知识变量；对学生的交互记录进行建模，生成学生的知识状态变量；将指导性知识变量和知识状态变量融合后，与下一时刻的题目嵌入共同输入到分类器，以预测学生在下一时刻正确回答题目的概率；冻结最优稠密数据空间的知识状态导航模块的参数，并迁移至稀疏数据空间，从而进行交叉训练。在稀疏数据场景下，模型能够利用迁移知识弥补本地数据不足，显著提升预测准确性。

本发明授权在稀疏数据场景下的迁移知识追踪方法、系统和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种在稀疏数据场景下的迁移知识追踪方法，其特征在于，所采用的知识追踪模型的构建过程包括：将稀疏数据集和多个的稠密数据集中的题目和交互记录分别编码为稀疏数据空间和多个稠密数据空间，稀疏数据空间和稠密数据空间均包含题目嵌入和交互嵌入；通过题目嵌入的加权平均差异计算稀疏数据空间和不同稠密数据空间之间的相关性，为稀疏数据空间选择最优稠密数据空间；通过知识状态导航模块和知识序列分析模块共同在最优稠密数据空间进行知识追踪任务；冻结最优稠密数据空间的知识状态导航模块，并对题目嵌入和交互嵌入进行序列差异分析，得到指导性知识变量：在最优稠密数据空间中，对题目嵌入序列和交互嵌入序列分别执行错位减法操作，生成题目差异序列和交互差异序列；将题目差异序列输入第一解码器，输出题目理解特征；将交互差异序列输入第二解码器，输出学习行为特征；将题目理解特征作为查询和键，学习行为特征作为值，输入第三解码器，生成指导性知识变量；利用稀疏数据空间的知识序列分析模块对学生的交互记录进行建模，生成学生的知识状态变量；将指导性知识变量和知识状态变量融合后，与下一时刻的题目嵌入共同输入到分类器，以预测学生在下一时刻正确回答题目的概率；通过冻结最优稠密数据空间的知识状态导航模块的参数，并迁移至稀疏数据空间，从而进行交叉训练。

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