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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利基于认知诊断与学习路径的教育资源检索方法及装置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：CN119691280B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202411882628.9，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权基于认知诊断与学习路径的教育资源检索方法及装置是由蔺一帅;李闯;郭倩;方晨设计研发完成，并于2024-12-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于认知诊断与学习路径的教育资源检索方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于认知诊断与学习路径的教育资源检索方法及装置，方法包括根据知识点集合确定试题‑知识点矩阵和用户‑试题矩阵，并将矩阵输入认知诊断模型，以使模型通过判断每个用户对各知识点的综合掌握程度，得到用户薄弱知识点；试题‑知识点矩阵包括视频‑知识点矩阵、习题‑知识点矩阵和其他资源‑知识点矩阵；用户‑试题矩阵包括用户‑视频矩阵、用户‑习题矩阵和用户‑其他资源矩阵。使用AprioriAll算法对知识点集合进行扫描，在学习路径规划过程中通过提高用户薄弱知识点的权重值，生成推荐学习路径；引入多个成员搜索引擎对推荐学习路径进行资源检索和检索结果进行整合，得到推荐结果，提高了教育资源检索的准确性。

本发明授权基于认知诊断与学习路径的教育资源检索方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于认知诊断与学习路径的教育资源检索方法，其特征在于，所述教育资源检索方法包括： 根据知识点集合确定试题-知识点矩阵和用户-试题矩阵；所述试题-知识点矩阵包括视频-知识点矩阵、习题-知识点矩阵和其他资源-知识点矩阵；所述用户-试题矩阵包括用户-视频矩阵、用户-习题矩阵和用户-其他资源矩阵；所述试题-知识点矩阵用于表示试题与知识点的关联程度；所述用户-试题矩阵用于表示用户对试题的作答情况； 将所述试题-知识点矩阵和所述用户-试题矩阵输入认知诊断模型，以使所述认知诊断模型通过判断每个用户对各知识点的综合掌握程度，得到用户薄弱知识点；所述用户薄弱知识点为综合掌握程度小于预设阈值的知识点； 使用AprioriAll算法对所述知识点集合进行扫描，结合所述用户薄弱知识点，在学习路径规划过程中通过提高所述用户薄弱知识点的权重值，生成推荐学习路径； 引入多个成员搜索引擎对所述推荐学习路径进行资源检索，并对各成员搜索引擎下的检索结果进行整合，得到推荐结果； 将所述试题-知识点矩阵和所述用户-试题矩阵输入认知诊断模型，以使所述认知诊断模型按照如下方式通过判断每个用户对各知识点的综合掌握程度，得到用户薄弱知识点： 根据所述试题-知识点矩阵得到每个试题对各知识点的模糊属性权重；所述模糊属性权重用于表示每个试题与各知识点的相关程度； 根据每个试题对各知识点的模糊属性权重以及每个用户对各知识点的掌握程度得到每个用户对各试题中所需知识点的掌握程度； 基于每个用户对各试题中所需知识点的掌握程度，引入该用户的失误率和猜测率得到每个用户的实际得分率； 结合每个用户的实际得分率和所述试题-知识点矩阵中该用户对各试题的正确回答概率确定出该用户对每个知识点的综合掌握程度，并将综合掌握程度小于预设阈值的知识点作为用户薄弱知识点； 所述认知诊断模型包括VFuzzy-CDF模型、CFuzzy-CDF模型和Fuzzy-CDF模型，所述将所述试题-知识点矩阵和所述用户-试题矩阵输入认知诊断模型，以使所述认知诊断模型通过判断每个用户对各知识点的综合掌握程度，得到用户薄弱知识点，包括： 将所述视频-知识点矩阵和所述用户-视频矩阵输入VFuzzy-CDF模型，以使所述VFuzzy-CDF模型通过判断每个用户对各知识点的综合掌握程度，得到用户第一薄弱知识点； 将所述其他资源-知识点矩阵和所述用户-其他资源矩阵输入CFuzzy-CDF模型，以使所述CFuzzy-CDF模型通过判断每个用户对各知识点的综合掌握程度，得到用户第二薄弱知识点； 将所述习题-知识点矩阵和所述用户-习题矩阵输入Fuzzy-CDF模型，以使所述Fuzzy-CDF模型通过判断每个用户对各知识点的综合掌握程度，得到用户第三薄弱知识点； 融合所述用户第一薄弱知识点、所述用户第二薄弱知识点和所述用户第三薄弱知识点，得到用户薄弱知识点。

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