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龙图腾网获悉广州五湖欢喜科技有限公司申请的专利融合知识图谱的数字精准引流代售管理方法及系统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：CN119168028B 。

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：202410904741.6，技术领域涉及：G06N5/022；该发明授权融合知识图谱的数字精准引流代售管理方法及系统是由樊建富设计研发完成，并于2024-07-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合知识图谱的数字精准引流代售管理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及数字精准引流代售管理方法技术领域，更具体地说，涉及融合知识图谱的数字精准引流代售管理方法及系统，方法包括以下步骤：获取并预处理多源异构数据；基于预处理后的数据实现多模态数据融合与实体识别；根据融合后的数据和识别的实体进行关系抽取与属性映射；基于抽取的关系和映射的属性构建动态时序图嵌入；利用动态时序图嵌入执行知识推理与图谱补全；对完成补全的知识图谱进行实时更新与增量学习；基于更新后的知识图谱生成精准引流策略；根据精准引流策略优化代售流程；对优化后的代售流程进行效果评估与反馈，并将反馈结果用于优化方法的各个步骤，实现动态时序图嵌入，能够实时捕捉用户兴趣和市场趋势的变化，提高推荐的时效性。

本发明授权融合知识图谱的数字精准引流代售管理方法及系统在权利要求书中公布了：1.融合知识图谱的数字精准引流代售管理方法，其特征在于，包括以下步骤：获取并预处理多源异构数据；基于预处理后的数据，实现多模态数据融合与实体识别；根据融合后的数据和识别的实体，进行关系抽取与属性映射；基于抽取的关系和映射的属性，构建动态时序图嵌入；利用所述动态时序图嵌入，执行知识推理与图谱补全；对完成补全的知识图谱进行实时更新与增量学习；基于更新后的知识图谱，生成精准引流策略；根据所述精准引流策略，优化代售流程；对优化后的代售流程进行效果评估与反馈，并将反馈结果用于优化方法的各个步骤； 所述获取并预处理多源异构数据的步骤中，使用自适应多维度异常检测算法，该算法包括以下步骤： a利用局部敏感哈希将高维数据映射到低维空间，其中映射函数为： 其中，x为输入数据，a为随机向量，b为随机偏移，w为桶宽度； b在每个哈希桶内应用动态聚类，使用改进的DBSCAN算法，其中∈参数自适应调整: ∈i＝μi+α·σi 其中，∈i为第i个维度的邻域半径，μi和σi分别为第i个维度的均值和标准差，α为可调参数； c确定异常分数： 其中，ASx为点x的异常分数，dx,C为点x到最近簇中心C的距离，σC为簇C的标准差； d基于极值理论动态确定异常阈值； 所述实现多模态数据融合与实体识别的步骤中，使用量子启发式多模态融合网络，包括以下步骤： a对每种模态的数据xi进行量子态编码： 其中，|ψi为量子态，αij为复数振幅，|j为基态，满足∑j|αij|2＝1； b应用模态间纠缠层，设计纠缠算子Uent:Uent＝exp-iHent, 其中，σx,σy,σz为泡利矩阵，Jij为可学习的纠缠强度； c利用量子测量层，设计一组可学习的测量算子Mk,得到经典输出： yk＝ψ|Mk|ψ 其中，yk为测量结果，|ψ为量子态； d使用传统神经网络层处理测量结果，获得最终的融合表示。

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