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龙图腾网获悉中国科学院大学申请的专利基于知识图谱的教育资源优化配置方法、装置、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：CN121481168B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202610006997.4，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权基于知识图谱的教育资源优化配置方法、装置、设备及介质是由谭昱东设计研发完成，并于2026-01-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于知识图谱的教育资源优化配置方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于知识图谱的教育资源优化配置方法、装置、设备及介质。所述方法通过构建教育知识图谱并利用图神经网络提取学生的综合特征向量，以此为基础通过无监督聚类形成不依赖敏感信息的代理群体划分，进而将教学效率、基于特征相似度的个体公平性以及基于代理群体结果均等的群体公平性共同纳入一个多目标优化问题，采用多目标演化算法求解得到一系列权衡解，最终通过构建并求解反事实优化问题，为达成特定公平性目标生成最小化调整的、可解释的资源再配置方案，从而在严格遵守隐私约束的前提下，实现了教育资源配置在效率、个体公平与群体公平三个维度的协同优化与透明化决策支持。

本发明授权基于知识图谱的教育资源优化配置方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于知识图谱的教育资源优化配置方法，其特征在于，所述方法包括： S1、获取学生的非敏感属性数据、学习行为数据、知识掌握数据以及教育资源元数据，基于所述非敏感属性数据、所述学习行为数据、所述知识掌握数据以及所述教育资源元数据，构建包括学生节点、教育资源节点和知识点节点以及各类型节点间的关联关系的教育知识图谱，并通过图神经网络对所述教育知识图谱进行编码处理，生成每个学生对应的学生综合特征向量；其中，所述非敏感属性数据包括学生的年级、性别、入学时长、选修课程类别；所述学习行为数据包括学生的课程观看时长、作业提交频次、在线答疑交互次数、知识点复习次数；所述知识掌握数据用于以知识点为单位记录学生的掌握程度；所述教育资源元数据包括资源的类型、所属学科领域、对应知识点标签、资源时长、难度系数、适用年级范围； S2、基于所有学生的所述学生综合特征向量，通过无监督聚类算法进行学生群体的划分处理，得到代理群体划分结果；其中，所述代理群体划分结果包括为每个学生赋予的代理群体标签； S3、根据所述学生综合特征向量、所述代理群体划分结果以及预设的资源配置约束条件，构建包括教学效率目标、个体公平性目标和群体公平性目标的多目标优化问题； S4、采用基于参考点的多目标演化算法对所述多目标优化问题进行求解，生成包含多个非支配资源配置方案的帕累托最优解集； S5、针对从所述帕累托最优解集中选定的一个当前资源配置方案，构建以最小化资源配置调整幅度和教学效率损失为优化目标、以达成预设的群体公平性改进要求为约束条件的反事实优化问题；对所述反事实优化问题进行求解，得到反事实资源配置方案，并根据所述反事实资源配置方案与所述当前资源配置方案的差异，生成反事实解释报告； 其中，所述S3包括： S21、针对教育资源分配过程，定义决策变量为资源配置矩阵；其中，所述资源配置矩阵的每一行对应一个学生的资源配置向量； S22、基于历史数据训练学习增益预测模型，其中所述学习增益预测模型以学生的所述学生综合特征向量和所述资源配置向量为输入，以预测的学习增益值为输出，所述教学效率目标是将全体学生预测的所述学习增益值之和最大化； S23、根据所述学生综合特征向量计算每两个学生之间的特征相似度权重，基于所述特征相似度权重，对每两个学生的所述资源配置向量之差的平方进行加权求和，得到加权求和结果；将所述加权求和结果最小化定义为所述个体公平性目标； S24、根据所述代理群体标签将学生分组为多个代理群体，基于所述学习增益预测模型和所述资源配置矩阵，计算每个所述代理群体内学生的平均预测学习增益，基于所有所述代理群体的所述平均预测学习增益计算群体公平性度量指标；将所述群体公平性度量指标最小化定义为所述群体公平性目标； S25、结合总资源预算约束和每个学生的资源分配上下限约束，将最大化所述教学效率目标、最小化所述个体公平性目标以及最小化所述群体公平性目标作为共同优化目标；对所述共同优化目标进行形式化，得到所述多目标优化问题。

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