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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种基于多视图集成模型的可信知识图谱实体分类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：CN116028638B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202211591549.3，技术领域涉及：G06F16/353；该发明授权一种基于多视图集成模型的可信知识图谱实体分类方法是由肖敏;骆俊辉;吴涛;先兴平;蒲晓;袁霖;姜丰;游小琳;张浩然设计研发完成，并于2022-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多视图集成模型的可信知识图谱实体分类方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于多视图集成模型的可信知识图谱实体分类方法，所述方法包括获取知识图谱网络中的邻接矩阵和实体特征数据，生成知识图谱数据的原始视图；根据知识图谱关联信息计算出知识图谱实体邻接矩阵，根据知识图谱实体属性关系计算知识图谱实体特征矩阵；对知识图谱邻接矩阵构造出结构视图，对知识图谱实体特征矩阵构造出特征视图；将结构视图和原始视图输入到结构基模型中输出第一特征；将特征视图与原始视图输入到特征基模型中输出第二特征；将第一特征和第二特征输入到线性层中，集成输出知识图谱实体数据的类别。本方法利用集成模型结合结构视图与特征视图来对知识图谱实体进行分类，可充分地挖掘知识图谱数据的隐藏信息，提高鲁棒性。

本发明授权一种基于多视图集成模型的可信知识图谱实体分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多视图集成模型的可信知识图谱实体分类方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 获取知识图谱网络中的知识图谱数据，并生成所述知识图谱数据的原始视图；所述知识图谱数据包括知识图谱实体属性信息和知识图谱实体关联信息； 根据知识图谱实体属性信息计算出知识图谱实体特征矩阵，根据知识图谱实体关联关系计算出知识图谱实体邻接矩阵； 对所述知识图谱实体邻接矩阵构造出结构视图，对所述知识图谱实体特征矩阵构造出特征视图； 将所述结构视图和所述原始视图输入到结构基模型中，输出第一特征；将所述特征视图与所述原始视图输入到特征基模型中，输出第二特征；所述结构基模型利用原始视图与结构视图作为输入，利用MLP来自适应地结合原始视图与结构视图的信息，经过两层图卷积神经网络生成输出第一特征；所述特征基模型利用原始视图与特征视图作为输入，利用MLP来自适应地结合原始视图与特征视图的信息，经过两层图卷积神经网络生成输出第二特征； 将所述第一特征和所述第二特征输入到线性层中，集成输出知识图谱实体的类别。

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重庆邮电大学，其通讯地址为：400065 重庆市南岸区南山街道崇文路2号；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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