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申请/专利权人：北京华品博睿网络技术有限公司

摘要：本发明公开了一种基于多元关系图的群体数据分析方法，包括：对已有的组内被测评人员的作答交互数据进行划分和构造，基于得到的交互数据划分构建组‑被测评人员‑测评试题交互异质图，并从异质图中分解得到被测评人员边关系图和试题边关系图，构建关系引导的双边图；通过被测评人员关系编码用于建模和捕捉被测评人员之间的潜在关联关系，通过试题关系编码用于建模和捕捉被测评人员之间的潜在关联关系，并基于此建模组维度的认知交互，得到组数据分析结果并输出。本发明还公开了一种基于多元关系图的群体数据分析系统。本发明的有益效果为：实现了有效、准确的群体水平的分析结果输出；且能够挖掘群体人员间的潜在关系、组内代表性人员或潜在的组。

主权项：1.一种基于多元关系图的群体数据分析方法，其特征在于，该方法包括：数据处理，包括将被测群体内的被测评人员按组进行划分，每个组内包括多名被测试人员；并将组内的被测评人员的测评试题作答数据分为两类：第一类测评试题作答数据是组内所有被测评人员共同作答过的试题数据，第二类测评试题作答数据是组内被测评人员非共同作答的试题数据；根据第一类测评试题作答数据构建组-试题交互数据，根据第二类测评试题作答数据构建被测评人员-试题交互数据；双边图构建，包括根据组-被测评人员之间的从属关系和被测评人员-试题之间的交互关系构建全局的组-被测评人员-测评试题交互异质图；对该组-被测评人员-测评试题交互异质图进行分解，并根据被测评人员历史交互过程中的协同关系构建被测评人员边关系图，所述被测评人员边关系图包括被测评人员节点和边权重；根据试题之间的关系构建试题边关系图，所述试题边关系图包括试题节点和边权重；被测评人员边图网络建模，包括根据所述被测评人员边关系图建模和捕捉被测评人员之间的潜在关联关系，对被测评人员边图网络中组内所有被测评人员节点的表征进行学习，得到学习后的组内所有被测评人员节点的表征；试题边图网络建模，包括根据所述试题边关系图建模和捕捉被测评人员之间的潜在关联关系，并对试题边图网络中组内所有试题节点的表征进行学习，得到学习后的组内所有试题节点的表征；分析结果输出，包括根据学习得到的组内所有被测评人员节点的表征，使用注意力机制进行聚合，获得组节点表征，并根据学习得到试题节点的表征，结合组-试题交互数据，得到组数据分析结果并输出。

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