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龙图腾网获悉湖南工商大学;湖南红普创新科技发展有限公司申请的专利一种市场主体失信时序知识图谱表示学习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：CN121365724B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202511940842.X，技术领域涉及：G06N5/022；该发明授权一种市场主体失信时序知识图谱表示学习方法是由任剑;李飞燕;尹天扬;吴靖榆;李道桢;尚荪培;胡东滨设计研发完成，并于2025-12-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种市场主体失信时序知识图谱表示学习方法在说明书摘要公布了：本申请涉及一种市场主体失信时序知识图谱表示学习方法，该方法通过从预处理后的多模态失信信息中抽取出每个事件对应的实体、实体间的关系以及时间戳，构建时序知识图谱；为时序知识图谱中的每个实体节点及与其关联的关系节点分别附加描述实体或关系的多模态数据；基于各实体节点和关系节点对应的多模态数据进行编码与语义对齐，生成统一实体节点表示或统一关系节点表示；而后，各时间戳映射为对应的时间向量，并将连续时间戳的时间间隔映射为时间权重；将时间权重通过映射后与对应的节点表示结合，得到完全实体节点表示或完全关系节点表示；基于完全实体节点表示、与实体关联的完全关系节点表示、时间向量，生成时序知识图谱表示。

本发明授权一种市场主体失信时序知识图谱表示学习方法在权利要求书中公布了：1.一种市场主体失信时序知识图谱表示学习方法，其特征在于，包括： S1：收集市场主体的多模态失信信息，并对多模态失信信息进行预处理； 所述多模态失信信息包括结构化数据、半结构化数据、非结构化数据；结构化数据包括工商注册信息、处罚记录；半结构化数据包括表格、财务报表；非结构化数据包括新闻报道、社交媒体文本、社交媒体图像、社交媒体音频、社交媒体视频； S2：从预处理后的多模态失信信息中抽取出每个事件对应的实体、实体间的关系以及时间戳，以构建每个事件对应的四元组，整合所有事件对应的四元组，形成时序知识图谱；为时序知识图谱中的每个实体节点及与其关联的关系节点分别附加字面量，所述字面量包括描述实体或关系的多模态数据； S3：对各实体节点和关系节点附加的字面量分别进行特征编码，分别得到实体深层文本语义向量、实体深层视觉语义向量、关系深层文本语义向量、关系深层视觉语义向量； S4：基于交叉注意力机制对深层文本语义向量与深层视觉语义向量进行语义对齐，并将对齐后的实体深层文本语义向量、对齐后的实体深层视觉语义向量与实体节点进行嵌入结合，生成统一实体节点表示，包括： 将对齐后的实体深层文本语义向量、对齐后的实体深层视觉语义向量进行拼接，并经过层归一化，得到第一融合多模态表示； 对于实体节点，聚合实体节点附加的各多模态数据的对齐的实体深层文本语义向量或对齐的实体深层视觉语义向量，并将聚合结果经过非线性激活函数，得到实体节点表示； 基于第一融合多模态表示和实体节点表示，计算统一实体节点表示，计算式为： ； 其中，表示统一实体节点表示，表示非线性激活函数，表示层归一化，表示第一融合多模态表示，表示映射权重，表示映射偏置，表示实体节点表示； 将对齐后的关系深层文本语义向量、对齐后的关系深层视觉语义向量与关系节点进行嵌入结合，生成统一关系节点表示，包括： 将对齐后的关系深层文本语义向量、对齐后的关系深层视觉语义向量进行拼接，并经过层归一化，得到第二融合多模态表示； 对于关系节点，聚合关系节点附加的各多模态数据的对齐的关系深层文本语义向量或对齐的关系深层视觉语义向量，并将聚合结果经过非线性激活函数，得到关系节点表示； 基于第二融合多模态表示和关系节点表示，计算统一关系节点表示，计算式为： ； 其中，表示统一关系节点表示，表示非线性激活函数，表示层归一化，表示第二融合多模态表示，表示映射权重，表示映射偏置，表示关系节点表示； S5：将时序知识图谱中的各时间戳映射为对应的时间向量，包括： 引入基于傅里叶展开的时间编码函数，对各时间戳分别进行映射，得到对应的时间向量，计算式为： ； 其中，表示时间戳的时间向量，表示嵌入维度，表示余弦函数，表示第1个第一学习参数，表示第1个第二学习参数，表示第个第学习参数，表示第个第二学习参数； 并将连续时间戳的时间间隔映射为时间权重，计算式为： ；； 其中，表示时间间隔的时间权重，表示双曲正切函数，表示边界参数，表示时间戳，表示时间戳的相邻时间戳，表示绝对值；将时间权重映射至统一实体节点表示、统一关系节点表示的特征空间，并与对应的节点表示结合，得到完全实体节点表示或完全关系节点表示；基于完全实体节点表示、与实体关联的完全关系节点表示、时间向量，生成时序知识图谱表示。

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