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龙图腾网获悉华东师范大学申请的专利一种基于分类神经网络的学生画像生成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：CN115577107B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202211266946.3，技术领域涉及：G06F16/335；该发明授权一种基于分类神经网络的学生画像生成方法是由夏江华;诸葛晴凤;王寒;沙行勉设计研发完成，并于2022-10-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于分类神经网络的学生画像生成方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于分类神经网络的学生画像生成方法，其特点是采用基于分布式训练架构，对学生数据、题目数据进行分类，以并行的方式对不同类别模型进行训练和预测，对训练数据进行集中化处理，具体包括：1）利用可控的聚类算法把生成的嵌入向量作为训练数据进行无监督学习；2）每个设备针对不同类别的学生题目构建模型并分布式训练；3）最后根据接收的数据预测出学生的知识状态并进行可视化——构建学生画像。本发明与现有技术相比具有通过自动调节数据分布，使模型可以简单快速进行分布式部署，从而提高模型预测准确度，提升画像生成技术在在线学习系统中的高可用性，有效解决了数据分散可能导致精确度差的问题。

本发明授权一种基于分类神经网络的学生画像生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于分类神经网络的学生画像生成方法，其特征在于，该方法具体包括以下步骤： S100：参与知识追踪训练的K个设备将设备标识号、本地数据标签以及每种标签的数量的分布信息发至中央服务器； S200：中央服务器使用数学模型生成学生、题目嵌入向量； S300：中央服务器接收设备发送的信息，并为每个代理服务器统计数据分布，使用可控的分类方法对生成的学生和题目的嵌入向量进行分类，并对不同类别学生和题目进行模型构建，对数据进行可分布式部署； S400：中央服务器把分类后的学生、题目信息进行重映射，并和初始化的神经网络模型的权重参数W0和b0一同发送给对应的代理服务器； S500：各代理服务器利用中央服务器发送的数据集并行训练模型，代理服务器会更新本组本轮训练得到权重参数W*和b*，之后所有代理服务器将使用自行更新后的权重参数W*和b*继续训练，代理服务器训练过程中将权重参数W*和b*发送给中央服务器，中央服务器根据代理服务器发送来的权重参数W*和b*还原知识追踪模型，并预测出该类学生的知识状态； S600：中央服务器通过联合平均算法更新学生的知识状态，并将更新后的知识状态进行可视化构造出学生的用户画像； S700：重复上述步骤S500～S600，直至模型收敛结束训练，得到最终的学生画像； 所述步骤S300中可控的分类方法为下述c～d式表示的K-means算法对生成的学生和题目的嵌入向量进行分类： 式中：c为学生i在k个类中距离最近的类；μ为类j的质心；x为学生i的n维向量。

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