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龙图腾网获悉中国人民解放军火箭军工程大学申请的专利一种嵌入决策树的知识图谱可解释推理方法、系统及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：CN116796845B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202310539164.0，技术领域涉及：G06N5/045；该发明授权一种嵌入决策树的知识图谱可解释推理方法、系统及设备是由刘鑫;姚俊萍;范青刚;马晓丹;李雪设计研发完成，并于2023-05-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种嵌入决策树的知识图谱可解释推理方法、系统及设备在说明书摘要公布了：本发明公开一种嵌入决策树的知识图谱可解释推理方法及系统，涉及设备管理技术领域，该方法包括：采用训练集训练关系图卷积网络得到训练后的关系图卷积网络；所述训练集中样本数据包括输入数据和标签数据，所述输入数据为预设知识图谱中三元组中的两个值，所述标签数据为所述三元组中第三个值；将训练后的关系图卷积网络中输出层之前的全连接网络换成决策树，将决策树的输出与输出层的输出相乘作为预测输出，获得嵌入决策树的关系图卷积网络；采用训练集训练嵌入决策树的关系图卷积网络得到可解释推理模型。本发明使设备管理业务的推理具有可解释性，提高了知识图谱的完整性。

本发明授权一种嵌入决策树的知识图谱可解释推理方法、系统及设备在权利要求书中公布了：1.一种嵌入决策树的知识图谱可解释推理方法，其特征在于，包括： 基于某个单位的设备管理业务构建并获取知识图谱，面向知识图谱推理任务，构建训练集；知识图谱中三元组为“实体-关系-实体”三元组；设备管理业务中实体包括人员、地点和设备零件； 采用训练集训练关系图卷积网络，得到训练后的关系图卷积网络；所述训练集中样本数据包括输入数据和标签数据，所述输入数据为样本知识图谱中三元组中的两个值，所述标签数据为所述三元组中第三个值； 将训练后的关系图卷积网络中输出层之前的全连接网络换成决策树，将所述决策树的输出与输出层的输出相乘作为预测输出，获得嵌入决策树的关系图卷积网络； 采用所述训练集训练嵌入决策树的关系图卷积网络，得到可解释推理模型； 根据可解释推理模型和待补全的设备管理知识图谱，得到补全后的设备管理知识图谱； 所述决策树中每个叶子结点的输出为所述决策树的输入向量与叶子结点的隐向量的内积； 所述决策树中每个叶子结点的输出概率表示为： ； ； ； 其中，T表示总类型数量，pizi表示输入向量x是i类型的概率，zi表示输入向量x与隐向量wi的内积，zj表示输入向量x与隐向量wj的内积，wi表示类型i的隐向量，wj表示类型j的隐向量，wi1表示wi中第1个元素，wi2表示wi中第2个元素，wid表示wi中第d个元素，wi∈Rd，Rd表示d个维度，x1表示x中第1个元素，x2表示x中第2个元素，xd表示x中第d个元素。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国人民解放军火箭军工程大学，其通讯地址为：710025 陕西省西安市灞桥区同心路2号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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