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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种基于块分解的时序知识图谱补全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：CN116226402B 。

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：202310216132.7，技术领域涉及：G06F16/36；该发明授权一种基于块分解的时序知识图谱补全方法是由曾艳;岳鲁鹏;袁俊峰;任永坚;张纪林;万健设计研发完成，并于2023-03-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于块分解的时序知识图谱补全方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于块分解的时序知识图谱补全方法，使其在大规模复杂场景下有效提升预测缺失事实的准确率。本发明首先根据时序知识图谱中的时间戳标注划分为若干知识集合，并通过每个知识集合中的知识构建若干知识子图，为寻找不同知识子图之间的依赖信息以补全缺失知识提供支持；其次，将知识子图输入块分解模型中，并构建对偶化因子矩阵和位置编码化核心张量，得到知识子图的嵌入向量表示以构建不同知识之间的潜在联系；最后，根据知识子图的嵌入向量表示计算缺失知识的置信度分数，添加置信度分数最大的知识到时序知识图谱中，以提高预测缺失事实的准确率。本发明能够对不完整的时序知识图谱作出更精准的补全。

本发明授权一种基于块分解的时序知识图谱补全方法在权利要求书中公布了：1.一种基于块分解的时序知识图谱补全方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 1根据时序知识图谱中的时间戳标注划分为若干知识集合，并通过每个知识集合中的知识构建知识子图； 所述知识集合指根据时序知识图谱中知识的时间区间构建知识集合G；所述知识子图指通过知识集合G中的知识得到G={G1,G2,…Gt}，t表示知识子图个数； 2将知识子图输入块分解模型中，并构建对偶化因子矩阵和位置编码化核心张量，以得到知识子图的嵌入向量表示以构建不同知识之间的潜在联系； 所述块分解模型指包含一个核心张量和三个因子矩阵的张量分解模型；所述对偶化因子矩阵指构建对偶关系向量表示因子矩阵；所述位置编码化核心张量指构建位置编码嵌入表示核心张量； 3根据知识子图的嵌入向量表示计算缺失知识的置信度分数，添加置信度分数最大的知识到时序知识图谱中； 所述置信度分数指将缺失事实中可能出现的实体按照概率进行降序排序，然后取概率最大的实体为预测的缺失实体； 其中步骤2中所述的位置编码通过以下建立： A、按升序对时间戳的集合T中的时间戳进行排序，对单个数据集中出现的时间全部纳入排序范围中； B、对排序后的时间戳进行位置编码处理，形成时间顺序概率； C、基于时间顺序概率，在时间戳嵌入上引入了交叉熵作为时间顺序约束；聚合和区分不同时间戳之间的依赖关系，以利用时间戳信息对未知事实进行补全。

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