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龙图腾网获悉武汉科技大学申请的专利一种基于知识图谱推理的产品缺陷溯源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：CN121212916B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202511759525.8，技术领域涉及：G06Q10/0639；该发明授权一种基于知识图谱推理的产品缺陷溯源方法是由向峰;夏梓豪;李红军;张驰;张严;陈雨菡;左颖;陶飞设计研发完成，并于2025-11-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于知识图谱推理的产品缺陷溯源方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于知识图谱推理的产品缺陷溯源方法，包括以下步骤：基于物料清单的产品层级结构和工艺路线的制造过程层级结构构建知识图谱；当检测到知识图谱中某个节点的数据发生变化时，基于变化节点在历史缺陷路径中的出现频率以及在双重层级结构中的层级深度计算变化节点的更新优先级权重；根据更新优先级权重确定更新范围，对知识图谱进行更新；根据系统响应定位更新后的知识图谱中的缺陷节点，从缺陷节点开始执行路径搜索，识别潜在的根本原因节点，实现产品缺陷溯源。本发明基于因果推理的多级特征关联分析以及动态知识图谱构建与增强推理，实现了产品精准、实时的缺陷溯源。

本发明授权一种基于知识图谱推理的产品缺陷溯源方法在权利要求书中公布了：1.一种基于知识图谱推理的产品缺陷溯源方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：基于物料清单的产品层级结构和工艺路线的制造过程层级结构构建知识图谱，包括以下步骤： 步骤S11：从企业的生产、设计、质量系统中采集结构化数据和非结构化数据； 步骤S12：结合制造领域的特点定义实体、关系以及实体和关系的属性； 步骤S13：解析物料清单中的父子组件包含关系，采用图遍历算法构建从整机到零部件的产品结构层级；解析工艺路线中的工序先后顺序关系，根据工艺步骤的执行深度构建制造过程层级，构建包含产品结构层级和制造过程层级的双重层级结构； 步骤S14：结合领域知识和特征重要性评估方法选取产品缺陷特征，通过工序-产品关联表实现产品缺陷特征在所述双重层级结构间的映射与传递； 步骤S15：将生产、设计、质量系统数据库中的结构化数据直接映射为知识图谱中的实体和关系，使用经过领域微调的自然语言处理模型从非结构化数据中识别实体，采用规则模板和深度学习模型相结合的方式从非结构化数据中抽取实体间的关系； 步骤S16：应用带有时间窗口约束的关联规则算法，在不同层级的产品缺陷特征间识别带有时序性的强关联规则，用因果发现算法对所述强关联规则进行验证，过滤伪因果关系，将经过验证的因果关系融入知识图谱中； 步骤S2：当检测到所述知识图谱中某个节点的数据发生变化时，基于变化节点在历史缺陷路径中的出现频率以及在双重层级结构中的层级深度计算变化节点的更新优先级权重； 步骤S3：根据所述更新优先级权重确定更新范围，对所述知识图谱进行更新； 步骤S4：根据系统响应定位更新后的知识图谱中的缺陷节点，从所述缺陷节点开始执行路径搜索，识别潜在的根本原因节点，实现产品缺陷溯源，包括以下步骤： 步骤S41：从更新后的知识图谱中的缺陷节点开始，采用加权路径搜索算法逆向遍历更新后的知识图谱，得到根本原因候选集； 步骤S42：利用图嵌入技术进行链接预测，通过计算节点向量之间的关系，识别更新后的知识图谱图中的潜在因果关系，将所述潜在因果关系加入所述根本原因候选集； 步骤S43：基于路径总成本和链接预测分数的综合评分降序排列所述根本原因候选集，输出排序后的根本原因候选集。

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