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龙图腾网获悉中国科学院空天信息创新研究院申请的专利多源异构数据融合分析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：CN120654077B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-09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：202511149393.7，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权多源异构数据融合分析方法及系统是由赵文哲;周光尧;金婷婷;李铮设计研发完成，并于2025-08-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本多源异构数据融合分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种多源异构数据融合分析方法及系统，涉及数据处理技术领域。该方法包括：获取多源异构的事件知识，抽取多源异构数据的实体信息和属性信息；将属性信息融合后构建多标签分类模型，通过多标签分类模型抽取多源异构数据的时序关系；对时序关系添加时序标签后构建多源异构数据的初始知识图谱；通过初始知识图谱和实体信息得到多源异构数据的实体时序状态序列；提取实体时序状态序列的特征；对实体时序状态序列的特征进行处理，以更新初始知识图谱，得到多源异构数据的时序知识图谱。通过多源异构信息的实体与属性抽取技术、时序多标签关系抽取技术及时空大数据规范化表示技术将海量多样的知识有序、统一、关联地组织表达。

本发明授权多源异构数据融合分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种多源异构数据融合分析方法，其特征在于，包括： 获取多源异构的事件知识，抽取所述多源异构数据的实体信息和属性信息，所述多源异构数据包括多个实体； 将所述属性信息融合后构建多标签分类模型，通过所述多标签分类模型抽取所述多源异构数据的时序关系，所述多标签分类模型可以获取所述多个实体的事件关系， 其中，所述多标签分类模型包括卷积层和池化层，所述通过所述多标签分类模型抽取所述多源异构数据的时序关系包括：通过所述卷积层获取所述多源异构数据的特征并进行学习，得到所述卷积层的学习结果向量；通过所述池化层对所述学习结果向量进行分割池化后，得到最终输出向量；计算所述最终输出向量和所述事件关系之间的相似度，得到所述多个实体之间的事件关联关系；对所述事件关联关系添加时序标签得到所述多源异构数据的时序关系； 对所述时序关系添加时序标签后构建所述多源异构数据的初始知识图谱； 通过所述初始知识图谱和所述实体信息得到所述多源异构数据的实体时序状态序列； 提取所述实体时序状态序列的特征； 对所述实体时序状态序列的特征进行处理，以更新所述初始知识图谱，得到所述多源异构数据的时序知识图谱，所述对所述实体时序状态序列的特征进行处理，以更新所述初始知识图谱，得到所述多源异构数据的时序知识图谱包括：根据语言模型编程框架得到多个代理模块；通过所述多个代理模块构建平移模型；通过所述平移模型对所述实体时序状态序列的特征进行处理，得到所述初始知识图谱中缺失的实体信息；将所述缺失的实体信息进行训练后，输入到所述初始知识图谱中，得到所述多源异构数据的时序知识图谱；所述更新包括：所述初始知识图谱中实体、关系和时间戳的非线性关系，所述初始知识图谱中的推理路径，所述初始知识图谱中的时间信息和事件关联关系。

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