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龙图腾网获悉武汉理工大学申请的专利基于知识图谱的海域违法事件追源方法、装置和电子设备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：CN118733707B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202410860769.4，技术领域涉及：G06F16/334；该发明授权基于知识图谱的海域违法事件追源方法、装置和电子设备是由陈辰;余红楚;刘文韬;周俊华;刘智鹏;程京生;经荣设计研发完成，并于2024-06-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于知识图谱的海域违法事件追源方法、装置和电子设备在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于知识图谱的海域违法事件追源方法、装置和电子设备，属于水上交通技术领域，其中，该方法包括：基于海域违法事件数据集构建目标知识图谱，确定违法事件知识三元组；根据违法事件知识三元组，建立实际海域违法数据的特征矩阵数据集；以所述特征矩阵数据集为输入，对初始图神经网络模型进行训练，得到训练完备的目标图神经网络模型；根据目标图神经网络模型和实时海域数据，对海域违法事件进行追源。本发明解决了现有技术中海上违法事件的追源方法在固定节点上进行，动态更新新事件时会导致图谱计算量大，从而导致追源效率低的技术问题。

本发明授权基于知识图谱的海域违法事件追源方法、装置和电子设备在权利要求书中公布了：1.一种基于知识图谱的海域违法事件追源方法，其特征在于，包括： 采用BERT和BILSTM模型，基于海域违法事件数据集构建目标知识图谱，确定违法事件知识三元组；所述海域违法事件数据集是指记录和分析海洋环境中发生的违法行为的数据集，包括违法事件的地理位置、时间、违法类型、涉及的船只、个人信息；所述违法事件知识三元组是指基于知识图谱描述一个违法事件的三个基本要素，包括主体、关系和客体； 根据违法事件知识三元组，建立实际海域违法数据的特征矩阵数据集； 所述根据违法事件知识三元组，建立实际海域违法数据的特征矩阵数据集，包括： 对海域违法事件的历史数据进行分类，得到一般数据集和特殊数据集；基于目标知识图谱的知识三元组导出一般数据集对应的一般特征集，以及导出特殊数据集对应的特殊特征集；一般特征中包含环境能见度，交通流密度，船舶号灯号型是否正常，船舶结构是否正常；特殊特征包括走私类的事故，碰撞事件和非法捕捞事件；走私类的事故包括是否突然关闭AIS，是否出现违规停泊；碰撞事件包括船舶是否出现大幅度转向，船舶速度是否发生突变；非法捕捞事件将停靠区域是否合规，捕鱼工具是否合规； 采用预设同义词挖掘算法分别对一般特征集和特殊数据集进行同义词挖替换，得到文本特征； 对文本特征进行编码，得到实际海域违法数据的特征矩阵数据集； 以所述特征矩阵数据集为输入，对初始图神经网络模型进行训练，得到训练完备的目标图神经网络模型； 所述以所述特征矩阵数据集为输入，对初始图神经网络模型进行训练，得到训练完备的目标图神经网络模型，包括： 基于目标知识图谱的节点进行邻接节点采样，得到局部领域信息； 对所有采样的邻接节点的特征进行逐元素的均值计算，得到聚合特征； 根据聚合特征确定各个节点的邻接关系，得到目标图神经网络模型； 所述对所有采样的邻接节点的特征进行逐元素的均值计算，可通过如下公式表示： 其中表示节点在第层的隐藏状态，表示节点的邻居节点集合，表示求均值的操作，表示聚合特征； 根据目标图神经网络模型和实时海域数据，对海域违法事件进行追源。

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