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公开(公告)号：CN115618939A
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202211246960.7
申请日：2022-10-12
Applicant: 安徽大学
IPC: G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于自监督图学习的认知诊断方法及其应用，该方法包括：1、依据学生与习题的交互记录，习题与知识概念之间的关联关系，构建认知诊断关系图，2、构建包含嵌入层、GCN网络、诊断层、预测层的诊断网络，3、使用诊断网络对学生回答习题的正确率进行预测，使用预测结果构建交叉熵损失，4、使用基于边重要性的边删除方法为关系图随机生成两个不同的稀疏视图，计算节点在不同稀疏视图上的特征，并构建自监督损失，5、使用交叉熵损失优化整个诊断网络，使用自监督损失优化GCN网络。本发明能在训练诊断网络的过程中关注到数据稀疏的学生，从而能提高诊断网络的总体诊断水平。
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