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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利一种基于异构图的预训练问题表征方法、系统、设备及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：CN116303952B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202310204468.1，技术领域涉及：G06F16/3329；该发明授权一种基于异构图的预训练问题表征方法、系统、设备及介质是由饶毓;权义宁;黄纾学;孙鹏岗;宋建锋;苗启广设计研发完成，并于2023-03-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于异构图的预训练问题表征方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：一种基于异构图的预训练问题表征方法、系统、设备及介质，其方法为：用异构图G表示整个教辅系统间的关系；定义输入层的输入信息及输入信息的处理方法；利用异构图G中存在的不同关系进行约束建模；预测层使用属性特征与顶点特征，利用PNN网络进行建模，预测问题的静态难度值；损失联合优化，得到预训练问题的表征；其系统、设备及介质能够基于所述方法对异构图的预训练问题进行表征；本发明能充分利用教辅系统中的各种异构信息，学习得到包含丰富信息的问题表征，方便的应用于下游知识追踪模型，同时具备全面性和灵活性。

本发明授权一种基于异构图的预训练问题表征方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于异构图的预训练问题表征方法，其特征在于，通过抽象出整个教辅系统中存在的顶点与边，构建出教辅系统的异构图包含学生顶点Vs、问题顶点Vq、知识点顶点Vc；学生‑问题边Esq、学生‑知识点边Esc、问题‑知识点边Eqc；以及属性F；对于顶点，只考虑问题顶点Vq的嵌入qi以及知识点顶点Vc的嵌入cj，问题qi与知识点cj间存在显式的包含关系Eqc，问题与问题间、知识点与知识点间存在隐式关系；从共现角度和回答一致性角度挖掘隐式关系，基于边Eqc、Esq抽取出问题与问题间的隐式关系，基于边Eqc、Esc抽取出知识点与知识点间的隐式关系，并将显式关系、隐式关系利用损失函数建模成约束信息；然后，更新qi、ci；最后，将qi、ci与属性F中与问题难度相关的特征结合，利用PNN网络对问题的难度建模，损失函数联合优化，实现基于异构图的预训练问题表征方法PEHG： 首先，显式关系问题‑知识点约束建模考虑问题‑知识点二部图Gqc，问题顶点Vq、知识点顶点Vc间存在明确的边Eqc，问题顶点嵌入qi与知识点顶点嵌入cj在嵌入空间里存在局部相似性，将这种相似性进行度量，具体相似度可用内积表示： 其中σx＝11+e‑x表示sigmoid函数，将关系值转化为概率； 通过交叉熵损失函数强制相似度接近于二部图Gqc中的问题‑知识点关系Rqc： 其次，隐式关系问题‑问题约束建模挖掘出问题与问题间存在的隐式关系，更新问题顶点嵌入：对于问题顶点Vq而言，其存在两条与之关联的边Esq、Eqc；其中，Esq表示学生‑问题的回答结果，对于相似的问题而言，学生回答结果是类似的，从学生‑问题的答案一致性的角度去挖掘出问题与问题的相似关系； Eqc表示的是问题‑知识点的包含关系，对于包含相同知识点的问题而言，学生回答结果更具相似性，从邻域知识点共现的角度挖掘问题与问题的相似关系； 1对于答案一致性角度，采用非负矩阵分解的方法，对学生‑问题答题交互进行建模，学习得到问题的隐向量，并利用余弦相似度表示答案一致性角度下问题与问题间的相似度： 其中lx,y＝‑ylogx+1‑ylog1‑x表示二进制交叉熵损失函数，σx＝11+e‑x表示sigmoid函数，表示学习到的学生和问题隐向量，表示偏差项，n表示学生‑问题交互记录数； 其中表示问题间的余弦相似度； 2对于邻域共现角度，定义表示与问题qi相关的知识点集合，则问题qi与qj间考虑知识点共现度的距离度量如下： 其中Jqi,qj∈[0,1],表示问题相邻知识点集合的杰卡德系数； 上述第1步和第2步分别从答案一致性和邻域共现角度衡量两个问题间的隐式相似度，将两个相似度进行结合，表示问题与问题间的关系： 其中，α表示两类相似度的权重系数，λq表示控制问题关系矩阵稀疏程度的阈值； 同显式关系问题‑知识点约束建模中相似度及损失函数计算方式，该隐式关系约束建模为： 随后，隐式关系知识点‑知识点约束建模与第1步同理，对学生‑知识点交互记录使用非负矩阵分解，得到知识点隐向量： 并利用余弦相似度衡量知识点间相似性： 构建知识点的领域问题集合并利用杰卡德系数计算知识点间相似度： 构建知识点关系矩阵： 约束建模：

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