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龙图腾网获悉甘肃华科信息技术有限责任公司申请的专利一种基于知识图谱驱动的信息技术服务智能匹配方法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：CN120524244B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202511016576.1，技术领域涉及：G06F18/22；该发明授权一种基于知识图谱驱动的信息技术服务智能匹配方法是由杨进军;张丽徽;李虎林设计研发完成，并于2025-07-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于知识图谱驱动的信息技术服务智能匹配方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于知识图谱的信息技术服务智能匹配方法，解决传统匹配在低碳调度、多模态需求及动态响应中的缺陷。通过自顶向下与自底向上构建本体，利用图神经网络编码多源数据，以静态ZIP模型和动态感应电动机模型刻画服务能力，经多头注意力机制筛选核心实体；采用改进SHAP模型与跨模态注意力机制分析多模态数据、构建演化图生成需求向量；基于余弦相似度匹配，通过双DQN网络自适应调整策略、Adam优化器生成多目标方案并验证鲁棒性；利用核函数估计差异后更新服务特征、调整实体关系、扩展本体及优化算法，形成闭环。本发明实现低碳配置、多模态解析与策略优化，提升匹配准确性、鲁棒性及进化能力。

本发明授权一种基于知识图谱驱动的信息技术服务智能匹配方法在权利要求书中公布了：1.一种基于知识图谱驱动的信息技术服务智能匹配方法，其特征在于，包括以下步骤： S1.多源异构数据知识图谱构建，结合自顶向下与自底向上法构建信息技术服务领域的本体，采集多源数据经图神经网络编码成初始图谱； 基于静态ZIP模型和动态感应电动机模型的参数辨识方法，建立服务能力的静态特征和动态演化特征表示，借多头注意力机制筛选高关联实体，形成服务网络，为后续步骤提供资源基础； S2.多模态需求特征动态提取，基于S1形成的初始图谱，采用改进SHAP模型和跨模态注意力机制提取用户需求多模态特征，构建演化图，经阈值比较识别需求变化节点，生成需求向量，作为匹配关键依据； S3.服务与需求动态匹配优化，计算S2中需求向量与步骤一中初始图谱特征相似度，以双DQN网络自适应调整匹配策略，Adam优化器生成目标函数，经对抗样本验证，形成多目标匹配方案； S4.匹配结果驱动图谱迭代，基于S3匹配结果和用户反馈，用核函数估计差异，依动态负荷建模更新服务特征，通过优化闭环机制提升匹配算法，优化后的图谱用于新匹配，形成循环； 所述S2中，多模态需求特征动态提取的方法： S211.多模态数据接入与预处理： 用户需求以文本、图像、语音多种模态呈现，对多模态数据进行采集和预处理： S212.改进SHAP模型分析，使用改进的SHAP模型对预处理后的多模态数据特征进行分析； 特征贡献计算，基于博弈论原理，计算每个特征对模型输出的贡献值；分析用户对软件界面的需求时，通过SHAP模型确定界面颜色、按钮布局特征对用户满意度预测的贡献程度，识别出关键需求因素； 关键特征筛选，根据特征贡献值的大小，设定阈值筛选出对用户需求影响较大的关键特征，减少数据维度，提高后续处理效率； S213.跨模态注意力机制应用，借助跨模态注意力机制挖掘多模态数据间的潜在联系； 模态间关联建立，在文本、图像、语音不同模态的特征向量间计算注意力权重，确定各模态信息的重要程度； 结构化特征构建，融合经过注意力机制处理后的多模态特征，构建统一的结构化特征表示，并以此为基础构建演化图，直观展示用户需求随时间的变化趋势； S214.需求变化节点识别，在演化图中，通过设定合适的阈值来判断需求变化； 阈值设定，根据历史数据和业务经验，确定节点变化程度的阈值； 变化节点确定，定期计算各节点的变化程度，与阈值进行比较；当节点变化超过阈值时，将其标记为需求变化节点，并根据节点生成包含关键需求特征的需求向量，为服务匹配提供依据。

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