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龙图腾网获悉国网电力科学研究院武汉能效测评有限公司申请的专利基于知识图谱的客户需求响应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：CN119941300B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202411766167.9，技术领域涉及：G06Q30/0202；该发明授权基于知识图谱的客户需求响应方法及系统是由丁胜;肖申;刘紫懿;程元;刘政;宋河;魏浩;黄津明;吴魁;孙志成;徐飞鸿;黄雷;熊予涵;吴鸿杰;葛林威;叶子麒;张世虎;何雷震设计研发完成，并于2024-12-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于知识图谱的客户需求响应方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于知识图谱的客户需求响应方法及系统。该方法包括如下步骤：构建碳交易中的各个实体之间的关系，得到碳交易知识图谱；采用时间序列分析方法获得实体时间关联关系；对实体时间关联关系进行特征提取，将提取到的特征与碳交易知识图谱中的实体属性、关系特征进行融合，得到综合特征图谱；对综合特征图谱进行关系推理与需求预测，得到用于客户需求响应的推理结果和预测结果；模拟并分析不同的碳交易市场条件、碳减排政策和碳减排技术对客户需求的影响，更新推理结果和预测结果；进行可视化交互展示。本发明实现了为客户提供更全面的碳交易信息和更精准的需求预测，实现了充分整合数据及优化需求预测模型和服务效率。

本发明授权基于知识图谱的客户需求响应方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于知识图谱的客户需求响应方法，其特征在于，包括如下步骤： S1获取碳交易中的多源数据，利用知识图谱构建工具，将各类数据中的实体和关系进行提取和建模，构建碳交易中的各个实体之间的关系，得到碳交易知识图谱； S2采用时间序列分析方法从碳交易知识图谱中提取对应的时间特征，并结合碳交易知识图谱中的实体关系，获得实体时间关联关系；所述实体时间关联关系包括多源数据中存在时间序列的数据随时间的变化规律、以及不同实体在时间维度上的变化关系； S3利用深度学习模型对实体时间关联关系进行特征提取，将提取到的特征与碳交易知识图谱中的实体属性、关系特征进行融合，得到综合特征图谱； S4对综合特征图谱进行关系推理与需求预测，得到用于客户需求响应的推理结果和预测结果；其中，推理结果包括推断出的未知或潜在的关系，预测结果包括预测出的客户需求； S5重复步骤S1～S4，模拟并分析不同的碳交易市场条件、碳减排政策和碳减排技术对客户需求的影响，基于分析结果更新步骤S4的推理结果和预测结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人国网电力科学研究院武汉能效测评有限公司，其通讯地址为：430040 湖北省武汉市江夏区科技三路8号主楼二楼；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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