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龙图腾网获悉中国电子科技集团公司第二十八研究所申请的专利一种基于有向无环图的数据标签生成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：CN121117811B 。

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：202511678997.0，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权一种基于有向无环图的数据标签生成方法是由郭政杰;黄颖;王海青;陈伟荣;潘仁前;郭星华;李圣龙;唐志一;陈向前;焦淼设计研发完成，并于2025-11-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于有向无环图的数据标签生成方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于有向无环图的数据标签生成方法，包括将原始数据与标签知识库转化为一个带权有向无环图；通过拓扑排序将图中偏序关系转化为全序关系；随后，提取原始数据特征，将其与图结构融合，利用基于BERT的图神经网络进行统一建模，输出生成标签的层级条件概率，并结合业务约束规则生成目标数据标签；模型预测后，根据条件概率更新图结构，通过概率筛选机制识别潜在强关系边作为候选更新对象，从而形成持续优化的闭环系统；本发明通过构建融合多源信息的带权无环图，并利用图神经网络进行建模和动态更新，形成一个持续优化的闭环系统，从结构上保障了标签生成的准确性。

本发明授权一种基于有向无环图的数据标签生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于有向无环图的数据标签生成方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1、将原始数据与标签知识库转化为一个带权有向无环图；其中，通过解析标签知识库，融合标签间的共现概率、语义相似度及业务规则构建带权有向边；利用环检测算法检测并破除循环依赖使所述带权有向无环图满足无环性；采用冲突消解机制处理多父节点与互斥关系，通过插入虚节点或分裂路径进行化解，从而形成结构化的语义网络； 步骤S2、基于步骤S1构建的所述带权有向无环图，确定从数据出发节点到叶生成节点的拓扑排序，将图中的偏序关系转化为全序关系； 步骤S3、提取所述原始数据的数据特征，并将其与步骤S1所述带权有向无环图的图结构相融合，通过基于BERT的图神经网络模型进行统一建模，输出生成标签的层级条件概率；并基于业务约束规则生成目标数据标签； 步骤S4、基于步骤S3生成的标签的层级条件概率，更新所述带权有向无环图；通过概率筛选机制，分析模型预测的条件概率和置信度分数，当识别出的潜在关系强度超过预设阈值时，将对应的边标记为候选更新对象； 步骤S5、利用预训练语言模型将新标签文本转化为高维语义向量；通过余弦相似度计算与现有标签匹配，识别潜在父节点和子节点候选集；按照优先连接相似度最高节点的原则整合新标签；当存在多继承可能时创建虚节点平衡关系；根据新标签的预测置信度和使用频率动态调整相关边权重，形成闭环更新机制。

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电子科技集团公司第二十八研究所，其通讯地址为：210046 江苏省南京市栖霞区灵山南路一号；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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