一种基于强化学习和负采样优化的知识追踪方法及系统

本发明提供了一种基于强化学习和负采样优化的知识追踪方法，涉及知识追踪技术领域，方法包括：获取学习者的历史作答序列的知识点集合，得到习题的知识点表示；根据知识点表示生成初始习题图，并对初始习题图的边权重进行动态调整，得到调整后的习题图；利用习题图得到与当前习题相关联的历史正样本集合和历史负样本集合；基于历史正样本集合和历史负样本集合计算相似度，通过样本损失函数优化得到当前习题的知识点向量；根据知识点向量动态更新学习者的知识状态，基于更新的知识状态输出学习者的未来作答情况。本发明有效捕捉了习题间的潜在关联性，增强了预测推理能力，提高了预测精度。