[发明专利]一种基于IRT的信息处理方法及装置有效
| 申请号： | 201611199952.6 | 申请日： | 2016-12-22 |
| 公开（公告）号： | CN108229683B | 公开（公告）日： | 2020-07-14 |
| 发明（设计）人： | 刘源;李历;高钰舒;张凯磊 | 申请（专利权）人： | 北京字节跳动网络技术有限公司 |
| 主分类号： | G06N5/02 | 分类号： | G06N5/02 |
| 代理公司： | 北京品源专利代理有限公司 11332 | 代理人： | 孟金喆;胡彬 |
| 地址： | 100041 北京市石景山区*** | 国省代码： | 北京;11 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明实施例公开了一种基于IRT的信息处理方法及装置。该方法包括：获取答题信息样本，以IRT模型中的学习能力、题目区分度及难度为待估参数构建贝叶斯网络模型，其中，待估参数满足包含超参的预设先验分布，采用变分推断方法确定目标函数对应的变分分布函数，并以目标函数和变分分布函数的接近程度最小为原则，基于贝叶斯网络模型和答题信息样本对超参进行估计，得到超参的参数值，根据所得的超参的参数值对变分分布函数进行更新，基于更新后的变分分布函数对待估参数进行采样，得到对待估参数的估计。本发明实施例可降低对待估参数的先验估计过于固化对估计结果的影响，有效提升估计准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 irt 信息处理 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种基于项目反映理论IRT的信息处理方法，其特征在于，包括：获取预设数量的答题者关于目标题库的答题信息样本；以IRT模型中的答题者的学习能力、题目的区分度及题目的难度为待估参数构建贝叶斯网络模型，其中，所述待估参数满足包含超参的预设先验分布；采用变分推断方法确定目标函数对应的变分分布函数，并以所述目标函数和所述变分分布函数的接近程度最小为原则，基于所述贝叶斯网络模型和所述答题信息样本对所述超参进行估计，得到所述超参的参数值，其中，所述目标函数为基于所述答题信息样本的关于所述待估参数的后验估计函数；根据所得的超参的参数值对所述变分分布函数进行更新；基于更新后的变分分布函数对所述待估参数进行采样，得到对所述待估参数的估计。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于北京字节跳动网络技术有限公司，未经北京字节跳动网络技术有限公司许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201611199952.6/，转载请声明来源钻瓜专利网。
