发明专利已授权

一种基于超图聚类的因果时序双增强知识追踪方法

Name: 一种基于超图聚类的因果时序双增强知识追踪方法
Brand: 浙江师范大学
SKU: 202211412022X
Availability: InStock

📄 申请号：CN202211412022.X 📄 发布日：2026/11/10

著录项目信息

申请日

2022-11-11

公开号

CN116012627A

公开日

2023-04-25

申请人

浙江师范大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06V10_762

IPC 分类号

G06V10_762 , G06V10_764 , G06V10_82 , G06V10_26 , G06N3_04 ,

技术画像

所属领域

人工智能算法人工智能算法知识追踪超图聚类

应用场景

智慧教育, 在线学习, 学习行为分析, 个性化学习, 教育数据挖掘

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摘要

本发明公开了一种基于超图聚类的因果时序双增强知识追踪方法，包括：获取学习者在线学习过程中产生的数据集，确定习题交互信息；根据所述习题交互信息进行超图聚类处理，构建全局知识字典；根据所述全局知识字典，构建基于前门调整逻辑和学习连续性的因果时序双增强知识追踪模型；获取待预测对象的当前知识状态和当前习题信息，根据所述因果时序双增强知识追踪模型生成所述待预测对象的回答信息预测结果。本发明的效率高，可广泛应用于计算机技术领域。

常见问题

这项专利是否已经下证？

是的，该专利已下证，法律状态为“已下证”，公开号： CN116012627A

购买这项专利需要经过哪些流程？

平台提供担保交易、全程代办转让手续。买家可委托平台代购，平台协助完成权属尽调、合同签署、国家知识产权局著录项目变更等流程。

该专利的转让价格是多少？

当前标价为议价，可委托平台代购或预约谈判。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种花状多孔γ-Al2O3@Ni@C复合材料及其制备方法与应用

当前第 / 件

基于演化梯度提升树的稀土矿山边坡位移预测方法

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