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龙图腾网获悉西安理工大学申请的专利基于动态知识状态的自适应学习资源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：CN117874353B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202410141161.6，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权基于动态知识状态的自适应学习资源推荐方法是由王磊;王肖肖;李薇;朱文倩;安远设计研发完成，并于2024-01-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于动态知识状态的自适应学习资源推荐方法在说明书摘要公布了：本发明公开的基于动态知识状态的自适应学习资源推荐方法，包括以下步骤：步骤1、通过考虑题目本身难度和层次化的知识概念难度来评估试题客观难度；步骤2、基于试题客观难度的评估结果评估学习者主观难度感受；步骤3、基于学习者主观难度感受的评估结果，评估学习者的动态知识状态，并通过考虑遗忘因素更新学习者的动态知识状态；步骤4、采用牵引机制弥合学习者当前知识状态与下一个输入试题难度之间的差距，匹配适当难度的题目给学习者，实施自适应学习资源推荐。本发明通过考虑客观试题难度和学习者的主观难度感受动态地调整学习者的知识状态，使推荐的试题和学习者的知识状态保持一致，达到个性化的学习资源推荐。

本发明授权基于动态知识状态的自适应学习资源推荐方法在权利要求书中公布了：1.基于动态知识状态的自适应学习资源推荐方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、通过考虑题目本身难度和层次化的知识概念难度来评估试题客观难度； 步骤2、基于试题客观难度的评估结果评估学习者主观难度感受； 步骤3、基于学习者主观难度感受的评估结果，评估学习者的动态知识状态，并通过考虑遗忘因素更新学习者的动态知识状态； 步骤4、采用牵引机制弥合学习者当前知识状态与下一个输入试题难度之间的差距，匹配适当难度的题目给学习者，实施自适应学习资源推荐；采用的牵引机制具体为：根据学习者在上一步的知识状态序列，调整下一步的学习任务难度，弥合学习者当前知识状态与下一个输入试题难度之间的差距，计算牵引值如下： 其中，和为激活函数，和是权重矩阵，和是偏置向量，是时刻的动态知识状态，是时刻的试题，是学习者上一步知识状态和当前试题差值的直接输出，当前试题包含了学习者的主观难度感受，进一步设计了一个闸门来选择和保留中的重要特征； 利用时间步长为-1的知识状态向量和时间步长为的难度问题嵌入的内积来模拟学习者应用所学知识回答问题的实践过程，再根据牵引值，通过一个前馈响应网络来预测每个时间步内正确回答问题的概率，匹配适当难度的题目给学习者，实施自适应学习资源推荐： 其中，为激活函数，为权重矩阵，为偏置向量，是-1时刻的动态知识状态，是时刻的问题。

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