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龙图腾网获悉东北师范大学申请的专利基于异构图注意力网络的知识追踪与试题作答预测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：CN119917815B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202510398036.8，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权基于异构图注意力网络的知识追踪与试题作答预测方法是由高健;阚旭辉;田渔设计研发完成，并于2025-04-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于异构图注意力网络的知识追踪与试题作答预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及教育数据挖掘领域，公开了基于异构图注意力网络的知识追踪与试题作答预测方法，包括：节点嵌入层，用于将不同类型的节点映射为低维向量表示；图注意力层，包括：线性变换层，将输入特征的维度转换为适应多头注意力计算的形式；类型特定的可学习参数张量，用于计算不同类型边连接的节点之间的注意力系数；LeakyReLU激活函数，用于增强模型的表达能力；类型特定的GAT层，由多个GraphAttentionLayer组成的ModuleList，用于对节点特征进行多层的注意力机制处理；GCN层，采用GCNConv层作为特征增强模块，用于融合图结构信息来更新节点特征；输出层，包括线性层，将高维特征映射到单一的预测值，所述的预测值即为学生回答问题的正确率预测值。

本发明授权基于异构图注意力网络的知识追踪与试题作答预测方法在权利要求书中公布了：1.基于异构图注意力网络的知识追踪与试题作答预测方法，其特征在于，包括： 节点嵌入层，用于将不同类型的节点映射为低维向量表示，包括： 学生节点嵌入层，用于将学生的离散编号映射为低维向量表示，维度为student_embed_dim； 问题节点嵌入层，用于表示问题的属性特征，将问题的离散编号映射为维度为question_embed_dim的向量； 知识节点嵌入层，将知识的离散编号转化为维度为knowledge_embed_dim的向量； 时间戳节点嵌入层，将时间戳信息转换为维度为timestamp_embed_dim的向量； 边嵌入层，针对异构图中的不同类型边进行嵌入，维度为edge_embed_dim； 图注意力层，包括： 线性变换层，将输入特征的维度转换为适应多头注意力计算的形式； 类型特定的可学习参数张量，用于计算不同类型边连接的节点之间的注意力系数； LeakyReLU激活函数，用于增强模型的表达能力； 类型特定的GAT层，由多个GraphAttentionLayer组成的ModuleList，用于对节点特征进行多层的注意力机制处理； GCN层，采用GCNConv层作为特征增强模块，用于融合图结构信息来更新节点特征； 输出层，包括线性层，将高维特征映射到单一的预测值，所述的预测值即为学生回答问题的正确率预测值； 还包括用于聚合全体学生信息的图卷积层，其输入和输出维度均为学生嵌入维度student_embed_dim，通过构建学生之间的图结构关系并进行图卷积操作，使每个学生的特征表示能够融合其他学生的相关信息。

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