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龙图腾网恭喜安徽大学申请的专利一种基于联邦学习的认知诊断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：CN119624724B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29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：202510166779.2，技术领域涉及：G06Q50/20；该发明授权一种基于联邦学习的认知诊断方法是由张兴义;韩佳霖设计研发完成，并于2025-02-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于联邦学习的认知诊断方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于联邦学习的认知诊断方法，基于参数解耦的个性化策略来联合训练认知诊断模型，保护数据隐私并实现对每个客户端的学生的精确和公平的诊断。根据本地学生学习数据为每个客户端中的学生训练本地认知诊断模型，每个客户端根据设计的基于参数解耦的个性化策略将其部分模型参数上传到中央服务器进行参数聚合，寻求将联邦学习与认知诊断相结合，以确保认知诊断模型的诊断准确性，同时保护用户隐私，基于参数解耦的个性化策略，对共享参数分别通过差异感知聚合和损失感知聚合进行更新，并将诊断函数的参数作为私有参数本地保存。

本发明授权一种基于联邦学习的认知诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于联邦学习的认知诊断方法，其特征在于：S1：定义学生与习题的交互记录，获取数据集，服务器初始化模型参数；S2：服务器分发参数给客户端；S3：客户端接收模型参数，客户端本地训练并更新参数，客户端上传模型参数至服务器，服务器聚合用户嵌入和项目嵌入；S4：根据相关信息，输出指定学生正确回答习题的概率；所述定义学生与习题的交互记录，包括：定义学生集合S={s1，s2，…，sN}，其中N为学生的总数；定义练习集合E={e1，e2，…，eM}，其中，M为练习的总数；定义知识概念集合C={c1,c2,…,cK}，其中，K为知识概念的总数；定义学生与习题的交互记录为R={R1，R2，…，Rn}；其中，交互表示学生对习题的作答，表示学生，表示学生进行的练习，表示学生对练习的作答结果，1≤i≤n；所述服务器分发参数给客户端，包括：将认知诊断模型参数解耦为三部分，其中代表学生嵌入相关参数，代表习题嵌入相关参数，代表诊断函数参数；如果当前通信是客户端与服务器的第一轮通信，则服务器将所有参数全部分发给客户端，否则，服务器只分发给客户端；所述认知诊断模型参数解耦，包括：将认知诊断模型参数解耦的目的是为每个客户端的不同部分参数寻找不同参数，使得每个客户端损失之和最小，同时参数聚合后的各个客户端损失也最小，满足如下： 其中和表示参数搜索空间上式是一个双层优化问题；所述客户端接收模型参数并获取模型输入，包括：每个客户端本地都有一个独立的认知诊断模型，如果当前通信是客户端与服务器的第一轮通信，则客户端接收所有参数并使用参数初始化本地的认知诊断模型，否则，客户端接收初始化本地的认知诊断模型的学生嵌入和习题嵌入；所述服务器聚合学生嵌入和习题嵌入，包括：所有客户端的模型在本地训练完毕后，中央服务器负责聚合其上传的参数集，即学生嵌入参数集和练习嵌入参数集，采用以下差异感知聚合机制来获得新的学生嵌入参数： 其中表示上一轮获得的学生嵌入参数，表示相应位不等于0则返回1否则返回0；采用以下损失感知聚合机制来获得新的练习嵌入参数： 其中，是第t个客户端参数的归一化权重，是调整客户损失函数值重要性的参数。

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