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龙图腾网获悉华中师范大学申请的专利一种信息瓶颈增强的双向动态图知识追踪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：CN117094353B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06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：202310894745.6，技术领域涉及：G06N3/042；该发明授权一种信息瓶颈增强的双向动态图知识追踪方法是由黄涛;欧鑫佳;杨华利;胡盛泽;耿晶;张浩;刘三女牙;杨宗凯设计研发完成，并于2023-07-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种信息瓶颈增强的双向动态图知识追踪方法在说明书摘要公布了：本发明涉及图神经网络与知识追踪领域，提供一种信息瓶颈增强的双向动态图知识追踪方法，包括：1基于学生‑试题交互的双向动态图构建；2双向动态图神经网络构建；3信息瓶颈增强的图多视角学习；4多视角信息选择与融合；5学生‑试题预测。本发明方法综合利用图神经网络和信息瓶颈等技术，对学生的作答数据进行深入挖掘，能够科学地预测学生的学习表现，精准辅助学生进行个性化学习。

本发明授权一种信息瓶颈增强的双向动态图知识追踪方法在权利要求书中公布了：1.一种信息瓶颈增强的双向动态图知识追踪方法，其特征在于该方法包括以下步骤：1基于学生-试题交互的双向动态图构建；根据学生在智能辅导系统中的交互数据生成动态的异构图，其中节点包括学生和试题，边特征包括响应和时间戳，然后在异构图中通过子图选择生成原始子图；2双向动态图神经网络构建；通过学生到试题的消息传播和节点更新挖掘试题信息，通过试题到学生的消息传播和节点更新追踪学生状态；3信息瓶颈增强的图多视角学习；首先根据原始子图经过双向动态图神经网络后得到的节点表征和边表征计算出节点和边的删除矩阵，通过删除矩阵创建边删除后的保留视角和节点删除后的保留视角，然后根据信息瓶颈理论进行多视角学习，得到每个视角的学生节点表征和试题节点表征；具体为：3-1节点和边删除矩阵计算：将原始子图通过双向动态图神经网络后得到的节点表征和边表征分别输入到多层感知器、Sigmoid激活函数和Gumbel-Softmax得到节点删除矩阵和边删除矩阵，通过删除矩阵决定边和节点是否保留；3-2创建节点删除后的保留视角和边删除后的保留视角：原始子图依据节点删除矩阵删除某些节点得到节点删除后的保留视角，原始子图依据边删除矩阵删除某些边得到边删除后的保留视角；3-3信息瓶颈增强的多视角学习：将节点删除后的保留视角和边删除后的保留视角分别输入双向动态图神经网络得到学生节点表征和试题节点表征；基于信息瓶颈理论设计优化目标： 其中，表示原始子图，表示节点删除后的保留视角，表示边删除后的保留视角，Y表示预测目标的类标签，β1和β2∈[0,1是两个权衡因子，I·表示互信息，max表示最大化；第一项的目的是最大化两个视角与类标签之间的互信息，第二项的目的是限制信息流，最小化两个视角与原图之间的共享信息，前两项鼓励模型优化中间表示，从视角中提取重要交互特征，第三项明确约束模型为不同的视角提取特定于该视角的信息，确保和促进视角分离；4多视角信息选择与融合；使用门控网络对从边删除后的保留视角和节点删除后的保留视角得到的学生节点表征和试题节点表征进行选择与融合；5学生-试题预测；同时预测学生正确作答下一个试题的概率和当前学生作答试题的难度。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人华中师范大学，其通讯地址为：430079 湖北省武汉市洪山区珞喻路152号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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