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龙图腾网获悉天津大学申请的专利基于隐式邻居识别和全局信息感知的知识图谱补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：CN120781943B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202511254784.5，技术领域涉及：G06N5/022；该发明授权基于隐式邻居识别和全局信息感知的知识图谱补构建方法是由张文彬;赵满坤;左逸琳;孟泽辰;喻梅设计研发完成，并于2025-09-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于隐式邻居识别和全局信息感知的知识图谱补构建方法在说明书摘要公布了：本公开的实施例公开了基于隐式邻居识别和全局信息感知的知识图谱补构建方法。该方法的一具体实施方式包括：确定原始知识图谱中的实体多位置信息集；确定原始知识图谱中各个实体对应的实体关系点互信息值和实体间点互信息值；对原始知识图谱进行知识图谱系数区域自适应划分，以生成隐式关系头实体对集和隐式关系尾实体对集；对原始知识图谱进行实体嵌入优化，得到优化后实体嵌入特征；对原始知识图谱进行关系邻域信息处理，以生成关系邻域特征；对原始知识图谱进行关系嵌入优化，得到优化后关系嵌入特征；对优化后实体嵌入特征和优化后关系嵌入特征进行解码处理，以生成构建后知识图谱。该实施方式可以实现稀疏区域实体语义信息的全面表示。

本发明授权基于隐式邻居识别和全局信息感知的知识图谱补构建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于隐式邻居识别和全局信息感知的知识图谱补构建方法，包括： 获取用户信息对应的原始知识图谱，其中，所述原始知识图谱包括知识信息集，所述知识信息集中的每个知识信息包括：实体、关系和三元组，实体代表真实世界中的具体事物，包括以下至少一项：人名、地名、事件，用户信息为用户的职业、国籍和荣获的奖项； 确定所述原始知识图谱中的实体多位置信息集； 根据所述原始知识图谱，确定所述原始知识图谱中各个实体对应的实体关系点互信息值和实体间点互信息值，得到实体关系点互信息值集和实体间点互信息值集； 根据所述实体多位置信息集、所述实体关系点互信息值集和所述实体间点互信息值集，对所述原始知识图谱进行知识图谱系数区域自适应划分，以生成隐式关系头实体对集和隐式关系尾实体对集； 基于所述隐式关系头实体对集和所述隐式关系尾实体对集，对所述原始知识图谱进行实体嵌入优化，得到优化后实体嵌入特征； 对所述原始知识图谱进行关系邻域信息处理，以生成关系邻域特征； 基于所述关系邻域特征，对所述原始知识图谱进行关系嵌入优化，得到优化后关系嵌入特征； 通过模型INIE的解码器对所述优化后实体嵌入特征和所述优化后关系嵌入特征进行解码处理，以生成构建后知识图谱，以及将所述构建后知识图谱存储至数据库，实现实体语义信息的全面表示； 其中，模型INIE的编码器通过以下步骤训练生成：利用翻译模型TransE的得分函数和损失函数训练编码器；所述解码器通过以下步骤训练生成：模型INIE将卷积神经网络模型ConvKB作为解码器，ConvKB将三元组的头实体嵌入、关系嵌入和尾实体嵌入按顺序并列排序后得到一个k3的矩阵，k表示嵌入维度；将该矩阵作为卷积的输入与卷积核ω进行卷积操作以生成特征图，并利用激活函数ReLU处理生成的特征图，将处理后的结果展开并拼接为一维向量；将该一维向量与一个可学习的权重矩阵W进行点积运算得出三元组的得分，并以此评估三元组合理性。

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