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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利一种基于数据驱动的事件知识图谱改进方法、设备及介质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：CN119849615B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202510330570.5，技术领域涉及：G06N5/022；该发明授权一种基于数据驱动的事件知识图谱改进方法、设备及介质是由刘丽华;张航;吕德锐;黄宏斌;李璇;王懋;吴继冰设计研发完成，并于2025-03-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数据驱动的事件知识图谱改进方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于数据驱动的事件知识图谱改进方法、设备及介质，该方法包括：收集并预处理数值数据；利用马尔可夫边界发现算法学习事件因果关系，构建事件因果关系集合；通过条件独立性检验筛选与目标事件直接相关的事件；量化评估事件对的因果强度，并验证事件知识图谱中的三元组，将因果强度低于预设阈值的三元组加入到待验证集合；对因果性不足但相关性显著的事件对，基于相关性检验保留满足显著性条件的事件；补全数据中显著因果关系但知识图谱中缺失的事件对，生成并双向验证补全的事件三元组；整合验证与补全的三元组更新事件知识图谱，该方法有效提升了因果推断的准确性和效率。

本发明授权一种基于数据驱动的事件知识图谱改进方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于数据驱动的事件知识图谱改进方法，其特征在于，包括如下步骤： 收集与事件知识图谱相关的数值数据，所述数值数据为从一个城市应急管理系统中收集的与事件相关的数值数据，数值数据包括事故类型、发生时间、地点、损失程度、响应时间，数值数据来源包括传感器日志、历史事故记录数据库和实时监控系统，对所述数值数据进行预处理； 利用马尔可夫边界发现算法，从预处理后的数值数据中学习事件之间的直接因果关系，并构建事件因果关系集合； 通过条件独立性检验方法筛选事件因果关系集合中的事件对，保留与目标事件具有直接因果关系的事件； 采用因果强度计算公式，对筛选出的每对事件关系进行量化评估，计算得到每对事件之间的因果强度值； 根据因果强度值对事件知识图谱中的事件三元组进行初步筛选，将因果强度值未达到预设阈值的事件三元组加入待验证集合； 对所述待验证集合中的事件三元组，基于相关性检验方法计算显著性水平，若显著性水平满足预设阈值条件，则保留该事件三元组，否则从事件知识图谱中删除； 在因果强度计算的基础上，补全预处理后的数值数据中存在显著因果关系但在事件知识图谱中缺失的事件对，生成补全的事件三元组； 对补全的事件三元组进行双向因果强度验证，使补全关系在事件知识图谱中双向有效； 将经过验证和补全后的事件三元组整合到原始事件知识图谱中，更新事件知识图谱，在城市风险监控平台中，使用改进后的事件知识图谱进行实时事件预测、故障诊断和应急响应； 计算事件之间的因果强度值使用因果强度函数进行量化，其中： 其中，为事件和直接因果相关事件之间的因果强度值，表示直接因果相关事件对事件的影响程度，表示事件对直接因果相关事件的影响程度； 事件三元组补全的条件为： 其中，表示事件和直接因果相关事件存在直接的因果关系，为马尔可夫边界集合，为因果强度阈值，决定是否补全这个事件三元组。

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