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龙图腾网获悉湖南工程学院申请的专利基于多源数据融合的知识图谱节点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：CN120950754B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202511460846.8，技术领域涉及：G06F16/909；该发明授权基于多源数据融合的知识图谱节点推荐方法及系统是由唐志航;石锦阳;何怡;唐铭;杨棋文设计研发完成，并于2025-10-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多源数据融合的知识图谱节点推荐方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及知识图谱节点推荐技术领域，提出了基于多源数据融合的知识图谱节点推荐方法及系统，包括：采集多源数据并以向量表示，获取车辆轨迹向量、交通网络向量和环境语义向量；构建车辆节点和停留节点，提取车辆节点的车辆停留事件，构建时间节点和环境节点，生成所述车辆停留事件的超边；确定车辆停留事件的超边的超边权重，生成超图；将车辆轨迹向量、交通网络向量和环境语义向量作为特征向量，根据超图构建超图神经网络，获取车辆节点和停留节点的表示向量，计算车辆节点和停留节点的推荐得分，根据推荐得分，获取知识图谱对车辆停留节点推荐的结果。本发明可提升车辆停留节点的推荐结果的实际贴合度。

本发明授权基于多源数据融合的知识图谱节点推荐方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于多源数据融合的知识图谱节点推荐方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 采集多源数据，多源数据包括车辆轨迹数据、交通网络数据和环境语义数据，将多源数据转换为向量表示，获取车辆轨迹向量、交通网络向量和环境语义向量； 构建车辆节点和停留节点，根据车辆轨迹数据提取车辆节点的车辆停留事件，根据车辆停留事件和车辆停留事件对应的环境语义数据，构建时间节点和环境节点，根据同一个车辆停留事件对应的车辆节点、停留节点、时间节点和环境节点，生成所述同一个车辆停留事件的超边； 根据车辆停留事件与车辆停留节点推荐时刻之间的时间间隔、车辆节点的车辆实时位置与停留节点的位置之间的距离、车辆轨迹向量、交通网络向量和环境语义向量，确定车辆停留事件的超边的超边权重，结合超边生成超图； 将车辆轨迹向量、交通网络向量和环境语义向量作为特征向量，根据超图构建超图神经网络，获取车辆节点和停留节点的表示向量，结合车辆停留事件的时间衰减因子、停留节点的距离衰减因子和环境语义向量，计算车辆节点和停留节点的推荐得分，根据推荐得分，获取知识图谱对车辆停留节点推荐的结果； 所述根据车辆停留事件与车辆停留节点推荐时刻之间的时间间隔、车辆节点的车辆实时位置与停留节点的位置之间的距离、车辆轨迹向量、交通网络向量和环境语义向量，确定车辆停留事件的超边的超边权重，包括的具体方法为： 根据车辆停留事件与车辆停留节点推荐时刻之间的时间间隔，确定车辆停留事件的时间衰减因子； 车辆节点的车辆实时位置与停留节点的位置之间的距离，确定停留节点的距离衰减因子； 计算车辆停留事件的超边的超边权重，计算式为： 其中，表示车辆停留事件的时间衰减因子；表示停留节点的距离衰减因子；表示ReLU激活函数；表示Xavier方法初始化的权重矩阵；表示车辆轨迹向 量，表示交通网络向量，表示环境语义向量，表示车辆轨迹向量、交通网 络向量、环境语义向量组成的行向量； 所述车辆停留事件的时间衰减因子的确定方法为： 将车辆停留事件与车辆停留节点推荐时刻之间的时间间隔与预设的时刻衰减速率的乘积，记为车辆停留事件的时间差异特征值； 将车辆停留事件的时间差异特征值作为以自然常数为底数的指数函数的指数取值，将指数函数的计算值记为车辆停留事件的时间衰减因子； 所述停留节点的距离衰减因子的确定方法为： 将车辆节点的车辆实时位置与停留节点的位置之间的通过交通道路到达的距离，记为停留节点的第一距离； 将预设的距离衰减速率的平方与数字2的乘积，记为距离衰减速率特征值； 将停留节点的第一距离与距离衰减速率特征值的比值的相反数，作为以自然常数为底数的指数函数的指数取值，将指数函数的计算值，记为停留节点的距离衰减因子。

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