发明专利 已授权

基于超图的计算机支持协作学习异常分组检测方法及系统

📄 申请号:CN202411187673.2 📄 发布日:2026/11/10

著录项目信息

申请日
2024-08-28
公开号
CN118690315B
公开日
2024-12-17
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

技术画像

应用场景

在线教育, 协作学习, 学习行为分析, 教学质量管理, 教育信息化

摘要

本发明公开了一种基于超图的计算机支持协作学习异常分组检测方法及系统,属于图异常检测领域。本发明将待检测的学生在线课堂交互数据输入经过训练的异常分组检测模型中,获得课堂中CSCL分组的异常检测结果。本发明通过在模型中添加时序模块,以编码解码的方式实现对分组与交互的时序异常检测;通过将时序模块编码结果线性融合到超图模块的初始表示中,使得超图模块能够考虑细粒度的时序信息;通过超图联合神经网络实现对高阶关系的编码并学习超边与超节点的表示;通过时序自注意力机制实现在超图模块中综合考虑多尺度的时序信息。此外,本发明还使用带有Token的自注意力机制,能够对不同成员个数的分组表示进行自适应聚合。

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权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

法律状态时间线

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📋 交易方式: 委托待转让 📌 交易状态: 在售 👁️ 浏览次数:3 ❤️ 收藏人数:93 📋 项目申报: 未申报

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