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龙图腾网获悉中国科学技术大学申请的专利基于习题感知的动态采样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：CN117056489B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202311092492.7，技术领域涉及：G06F16/3329；该发明授权基于习题感知的动态采样方法及装置是由刘淇;陈恩红;姚方舟;黄振亚;侯旻;童世炜设计研发完成，并于2023-08-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于习题感知的动态采样方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于习题感知的动态采样方法及装置，获取与用户对应的各个交互习题、交互习题作答情况和未交互习题，基于习题作答评估模型评估未交互习题作答情况，依据未交互习题对应的习题特征确定未交互习题与已交互习题之间的特征相似度，并基于该特征相似度确定未交互习题样本的抽样概率，并基于此选取多个未交互习题样本，衡量每个未交互习题样本对应的信息量，按照由大到小的信息量顺序对未交互习题样本排序，并按顺序筛选预设数量的未交互习题样本，构建每个交互习题作答情况与预设数量的未交互习题样本对应的未交互习题样本作答情况之间的偏序关系。基于此，能够采样多个可靠且信息量丰富的未交互习题，构建偏序关系，从而补充监督信号。

本发明授权基于习题感知的动态采样方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于习题感知的动态采样方法，其特征在于，包括： 获取与用户对应的各个交互习题、所述交互习题对应的交互习题作答情况以及未交互习题； 基于预先训练的习题作答评估模型，评估所述用户在每个所述未交互习题上作答的未交互习题作答情况； 确定每个所述未交互习题对应的习题特征； 依据每个所述未交互习题对应的习题特征和已交互习题对应的习题特征，确定每个所述未交互习题与已交互习题之间的特征相似度； 基于所述特征相似度确定未交互习题样本的抽样概率，并利用所述可抽样概率选取多个未交互习题作为未交互习题样本； 基于预设目标函数的梯度大小来衡量各个所述未交互习题样本对应的各个信息量，确定各个所述信息量对应的数值大小； 按照各个所述信息量由大到小的顺序对各个所述未交互习题样本进行排列，并按照各个所述信息量由大到小的顺序，依次采样预设数量的未交互习题样本； 构建每个所述交互习题作答情况与所述预设数量的未交互习题样本对应的未交互习题样本作答情况之间的偏序关系； 其中，所述习题作答评估模型的训练，包括： 获取各个交互习题样本、未交互习题样本和每个所述交互习题样本对应的交互习题样本作答情况； 确定预设的习题矩阵，所述习题矩阵包括各个习题数据，每个所述习题数据通过将每个交互习题样本和未交互习题样本分别与各个知识点进行关联所得； 依据各个所述知识点，确定各个所述交互习题样本中与每个所述未交互习题样本对应的各个目标交互习题样本； 依据各个所述目标交互习题样本对应的目标交互习题样本作答情况，评估该未交互习题样本对应的预测作答情况； 在获取每个所述未交互习题样本对应的真实作答情况后，利用第一预设损失函数，计算每个所述预测作答情况与所述真实作答情况之间的第一损失结果； 依据所述第一损失结果，对所述习题作答评估模型进行迭代训练； 所述构建每个所述交互习题作答情况与所述预设数量的未交互习题样本对应的未交互习题样本作答情况之间的偏序关系，包括： 获取所述预设数量的未交互习题样本对应的未交互习题样本作答情况； 依据各个交互习题作答情况和所述未交互习题样本作答情况，将各个所述交互习题划分为各个交互正样本和交互负样本，将所述预设数量的未交互习题样本划分为各个未交互正样本和未交互负样本； 按照单调性理论，估计每个所述未交互正样本与所述交互负样本对应的偏序对，以及每个所述交互正样本与所述未交互负样本对应的偏序对，以确定每个所述未交互正样本与所述未交互正样本之间的偏序关系。

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