基于多维特征增强异质关系传递的图神经网络认知诊断方法

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基于多维特征增强异质关系传递的图神经网络认知诊断方法
申请号:CN202510114553
申请日期:2025-01-24
公开号:CN120106645A
公开日期:2025-06-06
类型:发明专利
摘要
本发明属于教育数据挖掘领域,针对学习者的知识技能掌握程度的智能诊断任务,提供一种基于多维特征增强异质关系传递的图神经网络认知诊断方法,该方法基于认知诊断理论,构建异构图神经网络,对学生与试题的多维特征进行表征,进一步采用认知诊断分析的方法对多维特征进行建模与训练,诊断学生的知识掌握状态,并对学生的将来表现进行预测。基于多维特征增强异质关系传递的图神经网络认知诊断方法可以通过特征建模与诊断分析,对学生当前的知识掌握水平进行一个全面的诊断画像。
技术关键词
认知诊断方法 学生 神经网络结构 工作量 异质 关系 答题 节点 诊断算法 教育数据挖掘 异构 多层注意力 梯度方法 语义 概念 注意力机制 传播算法 知识点