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龍圖騰網獲悉蘭州大學;支付寶(杭州)信息技術有限公司申請的專利一種關聯知識追蹤方法、裝置及設備獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114490980B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210066846.X，技術領域涉及：G06F16/3329；該發明授權一種關聯知識追蹤方法、裝置及設備是由蘇偉;孫元濤;黃強;李福喜;袁永娜;胡楠設計研發完成，并于2022-01-20向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種關聯知識追蹤方法、裝置及設備在說明書摘要公布了：本說明書實施例公開了一種關聯知識追蹤方法、裝置及設備，包括：獲取用戶在指定時刻范圍內的各答題交互數據，答題交互數據包括在對應時刻所答題目的所答知識點、作答對錯信息，以及由所答知識點的關聯知識點構成的關聯知識點集合；將各答題交互數據按照對應的時刻順序，輸入關聯知識追蹤模型進行處理，其中，關聯知識追蹤模型根據第一損失和第二損失預先訓練，第一損失是根據基于訓練樣本對指定知識點的掌握程度預測信息及其訓練標簽確定的，第二損失是根據基于訓練樣本對指定知識點的關聯知識點集合的掌握程度預測信息及其訓練標簽確定；通過關聯知識追蹤模型的處理，預測用戶在指定時刻范圍之后對預定知識點集合中的知識點的掌握程度。

本發明授權一種關聯知識追蹤方法、裝置及設備在權利要求書中公布了：1.一種關聯知識追蹤方法，包括： 獲取用戶在指定時刻范圍內的各答題交互數據，所述答題交互數據包括在對應時刻所答題目的所答知識點、作答對錯信息，以及由所述所答知識點的關聯知識點構成的關聯知識點集合； 將所述各答題交互數據按照對應的時刻順序，輸入關聯知識追蹤模型進行處理，其中，所述關聯知識追蹤模型根據第一損失和第二損失預先訓練，所述第一損失是根據基于訓練樣本對指定知識點的掌握程度預測信息及其訓練標簽確定的，所述第二損失是根據基于所述訓練樣本對所述指定知識點的關聯知識點集合的掌握程度預測信息及其訓練標簽確定； 通過所述關聯知識追蹤模型的所述處理，預測所述用戶在所述指定時刻范圍之后對預定知識點集合中的知識點的掌握程度； 所述第一損失、所述第二損失按照如下方式確定： 獲取樣本時刻范圍內的具有訓練標簽的各訓練樣本，其中，任一時刻對應的所述訓練標簽為其下一時刻對應的作答對錯信息； 根據基于所述訓練樣本對下一時刻的所答知識點的作答對錯預測信息，與其對應的訓練標簽之間的偏差程度，確定所述訓練樣本的單樣本損失； 根據各所述訓練樣本的單樣本損失，確定所述訓練樣本的平均損失；根據所述訓練樣本的平均損失，確定所述第一損失； 根據基于所述訓練樣本對下一時刻的所答知識點的關聯知識點集合的作答對錯預測信息，與其對應的訓練標簽之間的差異程度，確定所述訓練樣本的單關聯知識點損失； 根據全部的所述訓練樣本的單關聯知識點損失，確定所述單關聯知識點的平均損失；根據所述單關聯知識點平均損失，確定所述第二損失。

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