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龍圖騰網獲悉長江大學申請的專利一種基于強化學習和負采樣優化的知識追蹤方法及系統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：CN119670867B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-29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：202411901574.6，技術領域涉及：G06N5/022；該發明授權一種基于強化學習和負采樣優化的知識追蹤方法及系統是由張凱;王澤琛設計研發完成，并于2024-12-23向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于強化學習和負采樣優化的知識追蹤方法及系統在說明書摘要公布了：本發明提供了一種基于強化學習和負采樣優化的知識追蹤方法，涉及知識追蹤技術領域，方法包括：獲取學習者的歷史作答序列的知識點集合，得到習題的知識點表示；根據知識點表示生成初始習題圖，并對初始習題圖的邊權重進行動態調整，得到調整后的習題圖；利用習題圖得到與當前習題相關聯的歷史正樣本集合和歷史負樣本集合；基于歷史正樣本集合和歷史負樣本集合計算相似度，通過樣本損失函數優化得到當前習題的知識點向量；根據知識點向量動態更新學習者的知識狀態，基于更新的知識狀態輸出學習者的未來作答情況。本發明有效捕捉了習題間的潛在關聯性，增強了預測推理能力，提高了預測精度。

本發明授權一種基于強化學習和負采樣優化的知識追蹤方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于強化學習和負采樣優化的知識追蹤方法，其特征在于，所述方法包括： 獲取學習者的歷史作答序列的知識點集合，得到習題的知識點表示； 根據所述知識點表示生成初始習題圖，并對所述初始習題圖的邊權重進行動態調整，得到調整后的習題圖；習題圖包括節點和邊，其中，節點表示習題，邊表示習題之間的關聯； 利用所述習題圖得到與當前習題相關聯的歷史正樣本集合和歷史負樣本集合； 基于歷史正樣本集合和歷史負樣本集合計算相似度，通過樣本損失函數優化得到當前習題的知識點向量； 根據所述知識點向量動態更新學習者的知識狀態，基于更新的知識狀態輸出學習者的未來作答情況； 其中，所述歷史負樣本集合的得到方法包括； S301：基于邊權重遍歷習題圖，得到習題節點序列； S302：在習題節點序列中隨機選擇一個中心節點作為馬爾可夫鏈的初始節點； S303：對于每個中心節點，計算當前中心節點對應的當前狀態空間，并根據強化學習算法函數選擇下一中心節點； S304：根據下一中心節點更新對應的狀態空間，計算獎勵函數，并根據獎勵函數更新強化學習算法函數； S305：重復步驟S303~S304，直到從習題節點序列中采樣出個負樣本，以此得到歷史負樣本集合。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人長江大學，其通訊地址為：434000 湖北省荊州市南環路1號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。