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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种基于动态知识图谱的高校学生学业活动推荐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：CN121542515B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202610056092.8，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种基于动态知识图谱的高校学生学业活动推荐方法是由傅秋茹;张树茂;许都;伍荣森;徐杰设计研发完成，并于2026-01-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于动态知识图谱的高校学生学业活动推荐方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于动态知识图谱的高校学生学业活动推荐方法，属于人工智能与知识推理技术领域，通过对静态学生画像与动态知识图谱的联合建模，引入语义注入机制、关系调制的时间演化单元、基于学期周期的时间位置编码以及序列级对比学习等，捕捉学生兴趣的结构依赖性与时间连续性，并通过基于Transformer的多视图序列编码和注意力加权聚合，对学生的历史参与序列进行建模，体现学生个体化兴趣，最后通过多层感知机与Sigmoid函数进行打分，从而实现学生与学术竞赛、科研项目或校园活动的智能匹配与个性化推荐。本发明方案能够实现更加精准的个性化项目推荐，提高学生学业活动推荐的准确性和可解释性。

本发明授权一种基于动态知识图谱的高校学生学业活动推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种基于动态知识图谱的高校学生学业活动推荐方法，其特征在于，所述方法包括： 步骤S1，静态信息学习，以学生静态基础信息构建静态知识图谱，采用基于关系图卷积网络的结构学习聚合邻居节点信息，学习得到每个学生的静态画像嵌入； 步骤S2，动态信息学习，通过学习学生随时间变化的行为与参与记录，构建包含以学生-活动-关系-时间为四元组的动态知识图谱，通过分布式嵌入学习的级联，得到动态知识图谱的实体嵌入和关系嵌入，形成包含动态信息的学业活动嵌入； 步骤S3，时间信息编码，通过连续位置编码、学期周期编码、事件间时间差编码和时间编码融合得到学业活动的时间信息编码，以适应学业活动跟时间的强相关性； 步骤S4，多视图序列编码，将静态信息学习和动态信息学习输出的静态画像嵌入和综合实体嵌入输入到Transformer编码器中，得到每个学生的学业活动序列； 步骤S5，注意力加权聚合，将从动态信息学习获得的学生还未参加的其他学业活动的综合实体嵌入与学业活动序列进行注意力加权聚合，得到学生兴趣嵌入向量； 步骤S6，匹配预测，将学生兴趣嵌入向量与候选项目嵌入向量进行拼接，输入多层感知机MLP与Sigmoid函数进行打分，输出学生对候选项目的匹配概率，系统根据得分排序，为学生进行学业活动推荐。

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