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摘要：本发明涉及教务管理技术领域，公开了一种基于AI智慧校园的教务管理交互方法及系统，其方法包括以下步骤：通过深度学习技术和自然语言处理，从教育资料库中抽取专业术语、概念及其关系，构建教育知识图谱；运用联邦学习框架，允许不同学校或部门在不暴露原始数据的前提下共同训练模型，结合差分隐私技术，保护数据查询和统计时的个人隐私，同时采用同态加密的加密计算手段，在不解密状态下进行数据处理。本发明通过数据集成平台打破信息孤岛，能够获取全面、实时的数据，利用深度学习与聚类算法，能够自动识别并消除数据冗余，优化存储结构，加快数据处理速度，降低数据维护成本，提升数据质量，为教务管理提供更加可靠的数据基础。

主权项：1.一种基于AI智慧校园的教务管理交互方法，其特征在于，包括以下步骤：S100：通过深度学习技术和自然语言处理，从教育资料库中抽取专业术语、概念及其关系，构建教育知识图谱；S200：运用联邦学习框架，允许不同学校或部门在不暴露原始数据的前提下共同训练模型，结合差分隐私技术，保护数据查询和统计时的个人隐私，同时采用同态加密的加密计算手段，在不解密状态下进行数据处理；步骤S200为数据安全下的跨域融合，包括以下步骤：S201，确定全局模型的初始参数，确定参与方的数量以及每个参与方的本地数据集；其中，为全局模型的初始参数，包含模型中所有可学习参数的初始值，为参与联邦学习的客户端数量，为第个客户端所拥有的本地数据集；S202，每个参与方在本地数据集上执行多个梯度下降步骤，得到模型更新量：；其中，反映了本地数据集对模型参数的影响，为第个客户端在本地数据集上训练后产生的模型更新量，是通过计算损失函数关于模型参数的梯度得到的；为模型参数关于本地数据集上的损失函数的梯度；S203，在每一轮迭代结束后，中心服务器收集所有参与方的更新量，并根据各参与方数据集的大小按比例聚合更新，计算新的全局模型参数： ；中心服务器将更新后的全局模型参数广播给所有参与方，开始下一轮迭代；其中，为下一轮迭代的全局模型参数，为当前轮次的全局模型参数，为第个客户端数据集的大小，为所有客户端数据集的总大小，用于计算权重；S204，如果两个相邻的数据集和之间的差异只有一条记录，且任何查询机制满足：；对于所有可能的输出集合，则称对提供了差分隐私保护，其中，是隐私预算，代表的是概率函数，表示算法在数据集上运行时产生输出属于集合的概率，而则是在数据集上产生相同类型输出的概率；在每次模型更新或数据查询前，通过拉普拉斯机制添加噪声： ；其中，为加入差分隐私后的模型更新量，为拉普拉斯机制添加的随机噪声，其中是敏感度的倒数；S205，在数据交换或远程计算前，对数据进行同态加密；对于加法同态加密，数据和被加密为和，然后在不解密的情况下进行加法操作：；其中，使用公钥对数据进行同态加密的结果，为使用私钥进行解密的函数，为用于同态加密的模数，使加密运算在有限域内进行；S300：设计动态权限管理机制，根据用户角色和即时需求自动调整访问权限，同时部署智能审计系统，自动记录和分析数据访问日志，快速识别异常行为；步骤S300为动态权限管理与智能审计，包括以下步骤：S301，设用户集合为，其中每个用户具有特定的角色，角色集合记作，建立一个的权限矩阵，其中表示用户对角色的权限级别；S302，当用户的角色从变为，权限矩阵需要更新，假设角色和对应的权限向量分别为和，则更新过程表示为：；S303，当用户发起数据访问请求时，检查其当前权限是否满足数据访问要求；如果，则允许访问；否则拒绝；S304，每次数据访问都记录为日志项，包含访问时间，用户，访问的数据类型，以及访问结果，日志项的集合记为；使用异常检测算法分析日志项的集合，识别潜在的异常行为；假设正常行为模式为，异常行为表示为偏离正常行为模式的行为集合；S305，对于检测到的异常行为，系统会自动触发报警，并根据预设的响应策略采取行动；响应策略是一个决策树或规则集合，指导处理不同的异常情况；S306，根据历史数据和异常检测结果，定期优化权限分配策略和审计策略；通过机器学习模型实现，机器学习模型的输入为日志项的集合和异常行为集合，输出为优化后的权限矩阵和响应策略；S400：构建教务管理交互平台，通过深度理解和预测用户需求，提供定制化服务。

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