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龙图腾网恭喜合肥中科汇达智慧科技有限公司申请的专利基于强化学习与知识图谱的行业报告生成优化方法及系统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：CN119578380B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29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：202510137790.6，技术领域涉及：G06F40/166；该发明授权基于强化学习与知识图谱的行业报告生成优化方法及系统是由葛冬辰;杨勇设计研发完成，并于2025-02-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于强化学习与知识图谱的行业报告生成优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于强化学习与知识图谱的行业报告生成优化方法及系统，涉及行业报告生成技术领域，包括以下步骤：先从多源采集行业数据并预处理，依类型和重要性定采集频率，再构建知识图谱，利用多种技术识别实体等，接着设计强化学习模型，定义状态、动作等空间及奖励函数，依特定算法训练，然后据用户要求，借模型与图谱选数据分析生成初步报告，再用优化算法结合语言模型和图谱改进报告，最后评估反馈调整参数策略，提升系统性能。本发明可提高行业报告生成效率，优化报告质量，增强深度和准确性，适应不同需求且可自我提升，有效助力各行业决策与发展。

本发明授权基于强化学习与知识图谱的行业报告生成优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习与知识图谱的行业报告生成优化方法，其特征在于，包括：数据采集与预处理步骤：对采集到的数据进行清洗、去噪、格式统一的预处理操作，将处理后的数据存储到数据库中；采集频率根据数据类型t和重要性i进行动态调整，采集频率调整公式为，其中k1、k2为根据经验确定的权重系数；数据清洗过程采用正则表达式，去噪采用均值滤波、中值滤波方法或语义分析；知识图谱构建步骤：基于预处理后的数据，利用自然语言处理技术和知识抽取算法，识别数据中的实体、关系和属性，构建行业知识图谱，知识抽取算法采用基于规则的方法、支持向量机、深度学习模型机器学习方法以及半监督学习方法相结合的方式；强化学习模型训练步骤：设计强化学习模型，定义状态空间、动作空间、奖励函数和转移概率，状态空间由知识图谱中的节点n、关系r和属性a以及当前报告p生成进度信息组成，采用向量形式表示为，其中为特征编码函数，动作空间包括选择数据、分析数据、撰写报告片段、调整报告结构操作；奖励函数R根据生成报告的质量评估指标，包括准确性A、完整性C、逻辑性L、可读性Rd，公式为，其中α、β、γ、δ为权重系数，且；模型训练采用深度Q网络DQN或近端策略优化PPO算法；报告生成步骤：根据用户设定的报告主题T和要求，利用训练好的强化学习模型，在知识图谱的支持下，自动选择相关数据，进行分析和推理，按照预定的报告模板生成初步行业报告。

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