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龙图腾网获悉西安交通大学申请的专利基于知识图谱的多源软件定义科教资源推荐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：CN119622098B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202411728990.0，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权基于知识图谱的多源软件定义科教资源推荐方法及系统是由董博;冯伟;孙凯;师斌;李睿;郑庆华设计研发完成，并于2024-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于知识图谱的多源软件定义科教资源推荐方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供基于知识图谱的多源软件定义科教资源推荐方法及系统，包括：基于人工智能知识实体和实体间的关系，构建人工智能知识图谱；获取科教机构的科教资源数据，抽取科教资源数据中的知识实体，连接到人工智能知识图谱，得到科教资源知识图谱；基于图神经网络对本地资源特征用户特征进行提取，得到各个客户端本地的资源特征与用户特征；基于科教资源知识图谱构建本地的知识图谱，各个客户端本地的资源特征作为初始特征进行模型训练，直到模型收敛；将用户和资源输入图神经网络进行预测，并将评分高的资源推荐给各个用户。该方案有效地抽取了人工智能领域中的知识实体和实体间的关系，形成了结构化的知识图谱，提高推荐精度。

本发明授权基于知识图谱的多源软件定义科教资源推荐方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于知识图谱的多源软件定义科教资源推荐方法，其特征在于，包括： 基于人工智能知识实体和实体间的关系，构建人工智能知识图谱；获取科教机构的科教资源数据，抽取科教资源数据中的知识实体，连接到人工智能知识图谱，得到科教资源知识图谱； 构建用户偏好网络模型，对本地资源特征和用户特征进行提取，得到各个客户端本地的资源特征与用户特征； 基于科教资源知识图谱构建本地的知识图谱，各个客户端本地的资源特征作为初始特征进行模型训练，直到模型收敛； 基于联邦协同过滤的科教资源推荐，将用户和资源输入图神经网络进行预测，并将评分高的资源推荐给各个用户； 基于知识图谱的软件定义科教资源知识图谱，包含如下步骤： 人工智能知识图谱构建：构建人工智能领域的知识语料库，利用实体识别算法和关系抽取算法，抽取人工智能领域中的知识实体和实体间的关系，形成人工智能领域的知识图谱； 本地科教资源链接：对于每个科教机构,对其持有的科教资源中包含的元数据、文本、视频、图像、文件不同类型的数据进行处理，抽取其中包含的知识实体和其中的关联，并将其与构建的人工智能知识图谱进行对齐和连接，构建融合人工智能知识点与科教资源的软件定义的科教资源知识图谱； 基于图神经网络的本地资源特征和用户特征提取：在每个客户端，通过将用户—资源的偏好关系进行图建模，构建用户偏好网络；利用偏好关系构建交叉熵损失函数，对模型进行训练，当模型收敛后，得到各个客户端本地的资源特征与用户特征； 基于知识图谱的跨实体特征传播：各个实体利用本地的科教资源集合和共享的人工智能知识图谱构建本地的知识图谱，利用学习到的科教资源特征作为初始特征，将其输入卷积神经网络进行特征学习，每个对于中的每个实体,学习到本地特征；随后，各个机构之间共享全部的；随后，各个客户端借助注意力机制将知识点特征进行融合，得到全面的知识点特征； 本地特征更新：给定更新本地资源特征，并将更新后的资源特征与输入图神经网络，完成本地的用户特征和资源特征更新。

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