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龙图腾网获悉大连理工大学申请的专利一种基于时序动态感知与大语言模型的供应链知识图谱构建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：CN120930757B 。

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：202511455403.X，技术领域涉及：G06N5/022；该发明授权一种基于时序动态感知与大语言模型的供应链知识图谱构建方法是由薄洪光;郭聪聪;董全宇;薛方红;徐博设计研发完成，并于2025-10-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于时序动态感知与大语言模型的供应链知识图谱构建方法在说明书摘要公布了：本发明属于知识图谱构建技术领域，公开一种基于时序动态感知与大语言模型的供应链知识图谱构建方法。构建时序动态感知模型，对历史时间窗口内每个子图的实体和关系分别生成时间敏感的嵌入矩阵；将时间敏感的嵌入矩阵输入聚合器中进一步挖掘实体和关系的结构和语义信息；建立自回归模型学习子图在时间序列中的依赖关系，生成时序演化表示；将时序演化表示输入预训练大语言模型中，生成候选实体或候选关系以补全事实四元组，更新当前时间戳的子图序列。本发明所述的方法，在保留通用语义理解能力的同时适配供应链领域知识，实现了动态演化建模、长周期依赖捕获与领域知识高效利用的平衡，以确保构建结果的可靠性与可解释性。

本发明授权一种基于时序动态感知与大语言模型的供应链知识图谱构建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于时序动态感知与大语言模型的供应链知识图谱构建方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取复杂装备供应链的历史时序知识图谱，将其表示为带时间戳的子图序列；基于所述带时间戳的子图序列，确定当前时间戳下待补全的事实四元组，其缺失内容为头实体、尾实体或关系； 构建时序动态感知模型，对所述带时间戳的子图序列进行编码学习；所述时序动态感知模型包括时间感知嵌入模块、图结构聚合模块、门控时序演化模块； 所述时间感知嵌入模块对历史时间窗口内每个子图的实体生成时间敏感的实体嵌入矩阵，对历史时间窗口内每个子图的关系生成时间敏感的关系嵌入矩阵； 所述图结构聚合模块中，将时间敏感的实体嵌入矩阵输入至实体聚合器，生成目标实体的聚合嵌入表示；将时间敏感的关系嵌入矩阵输入至关系聚合器，生成目标关系的聚合嵌入表示；目标实体的聚合嵌入表示和目标关系的聚合嵌入表示均输入至门控时序演化模块； 所述门控时序演化模块使用门控循环单元建立自回归模型学习子图在时间序列中的依赖关系，生成实体时序演化表示和关系时序演化表示； 将实体时序演化表示和关系时序演化表示输入预训练大语言模型中，由所述预训练大语言模型生成候选实体或候选关系以补全事实四元组，更新当前时间戳的子图序列； 所述历史时序知识图谱，具体为： 历史时序知识图谱表示为带时间戳的子图序列，其中表示当前时间戳的子图，E是实体的集合，R是关系的集合，为事实四元组集合，代表事实的头实体，代表事实的尾实体，代表关系；对当前时间戳的构建任务，其前个时间戳的历史子图序列定义为，历史时间窗口定义为，其中，为预设时间窗口长度； 所述时间感知嵌入模块，具体为： 对任意时间戳的实体和关系分别生成实体初始嵌入向量、关系初始嵌入向量，其中，为实体的初始状态，为关系的初始状态，，为嵌入维度； 计算时间戳对实体每个特征的时间影响因子，以及时间戳对关系每个特征的时间影响因子： ； ； 其中，，是可学习的权重矩阵，沿向量维度归一化，是时间戳的初始化嵌入向量，包括实体初始嵌入向量、关系初始嵌入向量，采用基于供应链周期特性的Time2Vec变体进行初始化： ； 其中，为原始Time2Vec的周期频率参数，为周期函数的相位偏移量，，为非周期性变化函数引入的供应链事件衰减系数，为供应链时序稀疏性补偿系数，为线性项的投影矩阵； 计算时间缩放因子以建模时间衰减效应： ； 其中，为当前预测时间戳与历史时间戳的绝对时间差，为平滑系数； 通过时间影响因子和时间缩放因子将时间信息融入时间戳的实体初始嵌入向量和关系初始嵌入向量中，获得包含时间信息的实体嵌入向量和包含时间信息的关系嵌入向量： ； ； 其中，ReLU为修正线性单元激活函数，和分别表示标量乘法和哈达玛乘积； 组合时间戳下所有包含时间信息的实体嵌入向量和包含时间信息的关系嵌入向量，得到时间敏感的实体嵌入矩阵和时间敏感的关系嵌入矩阵： ； ； 其中，，是实体的数量，，是关系的数量。

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