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龙图腾网获悉中国神华能源股份有限公司申请的专利一种基于多级知识图谱的任务拆解与联邦分配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：CN120822800B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202511325526.1，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种基于多级知识图谱的任务拆解与联邦分配方法及系统是由谭雅琼设计研发完成，并于2025-09-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多级知识图谱的任务拆解与联邦分配方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能与组织管理技术领域，公开了一种基于多级知识图谱的任务拆解与联邦分配方法及系统，方法采用语义解析手段将非结构化待处理文档转化为用于任务分配的结构化任务载体，同步提取关键信息；构建组织单元与成员个体维度双层知识图谱，通过跨维度关联算法实现关联；结合隐私保护与联邦学习机制，计算任务与组织单元权责关联度以匹配组织单元，各组织单元本地量化成员能力并加密后聚合数据生成任务列表；依据成员任务执行反馈数据，动态调整其任务分配权重，保障系统整体负载均衡。本发明整体形成“解析‑建模‑分配‑优化”闭环，显著提升任务分配准确率与系统响应效率，适配企事业单位跨部门报告类任务的高效协作需求。

本发明授权一种基于多级知识图谱的任务拆解与联邦分配方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多级知识图谱的任务拆解与联邦分配方法，其特征在于，包括: 采用语义解析手段，对需跨部门协作完成的非结构化待处理文档进行解析，提取文档中与任务分配相关的关键信息，将所述非结构化待处理文档转化为可用于任务分配的结构化任务载体； 构建涵盖组织单元维度与成员个体维度的双层知识图谱，运用跨维度关联算法进行跨层级关系建模，将组织单元维度图谱与成员个体维度图谱映射至统一语义空间，进行两类图谱的关联；所述组织单元维度图谱以组织单元为节点、以单元间权责关联为边，成员个体维度图谱以成员个体为节点、以个体间协作关系为边；所述组织单元间权责关联包括审批关系、协作关系，所述成员个体间协作关系以历史协作频率作为量化指标； 所述跨维度关联算法为TransR算法，使用TransR算法进行跨层级关系建模，具体包括：对于组织单元维度图谱中的实体h、t及跨层级关系向量r，以及成员个体维度图谱中的实体hr、tr及关系向量r，通过关系投影矩阵Mr将实体从实体空间投影至关系空间，关联关系满足hr+tr；其中，hr=hMr,tr=tMr,Mr∈Rk×d为关系向量r对应的投影矩阵，k为实体向量维度，d为关系向量维度； 基于隐私保护机制结合联邦学习机制，进行组织单元及成员个体的任务分配；其中在采用余弦相似度计算所述任务与组织单元权责的关联度，并设定关联度阈值，当计算得到的关联度大于阈值时，确定任务与对应组织单元匹配；对于带有专属组织单元标识的任务，直接与对应组织单元关联； 所述隐私保护机制为差分隐私机制，通过向成员个体能力量化结果中添加Laplace噪声实现隐私保护，表示为： F=Ei+Laplace0,β 其中，F为加密后的成员个体能力向量；Ei为成员个体i的原始能力向量，Laplace0,β表示位置参数为0、尺度参数为β拉普拉斯分布的随机噪声，用于对原始能力向量Ei进行扰动加密； 获取成员个体执行任务的反馈数据，动态调整成员个体的任务分配权重，以实现系统整体负载均衡，包括： 获取成员个体执行任务的反馈数据，包括任务完成进度、任务完成质量、任务处理耗时，用于更新成员个体能力量化结果及任务积压量； 根据积压量动态调整其任务分配权重，使用如下公式进行权重更新： 其中，n表示当前系统中可分配任务的成员个体总数；Qi为成员个体i的待处理任务量；表示所有成员个体待处理任务量的总和，Qavg为所有成员个体的平均待处理任务量；η表示学习率，根据系统表现动态调整： ηt=ηt-1exp-0.1|Qavg-Qi|； 其中，ηt表示当前时刻学习率，ηt-1表示上一时刻学习率，且η设置有预设上下限值，exp是以自然常数e为底的指数函数。

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