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龙图腾网恭喜电子科技大学申请的专利一种基于图嵌入和知识表示学习融合的知识图谱节点推荐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：CN119807542B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13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：202510309119.5，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种基于图嵌入和知识表示学习融合的知识图谱节点推荐方法是由章语;胡旺;王晨;李权洪设计研发完成，并于2025-03-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图嵌入和知识表示学习融合的知识图谱节点推荐方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于图嵌入和知识表示学习融合的知识图谱节点推荐方法，属于知识图谱及其应用领域。该方法通过结合图嵌入和知识表示学习的优势，能够有效地融合节点的结构信息和语义信息，提升推荐系统的精度和效果。本发明不依赖用户的交互数据，而是基于知识图谱中节点的结构关系和语义特征进行自适应推荐，从而避免了冷启动问题，并能充分挖掘节点之间的潜在关系与语义信息。该方法能够灵活处理不同类型的节点，适应多种复杂应用场景，在大规模知识图谱中提供高效、精准的相似节点推荐。通过图嵌入和知识表示学习的结合，本发明显著提升了推荐结果的准确性，知识图谱应用中，对于节点语义信息的缺乏和结构化知识的利用上，展现出明显的优势。

本发明授权一种基于图嵌入和知识表示学习融合的知识图谱节点推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图嵌入和知识表示学习融合的知识图谱节点推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：从知识图谱中提取节点和边，每个节点表示一个实体、概念，每条边代表节点之间的关系，作为节点推荐的基础；具体连接至高温合金材料图数据库，提取并查询知识图谱中的所有三元组数据，构建高温合金材料知识图谱，包括本体网络三元组及其结构特征，包括物化参数、剪切模量、微观组织、制备工艺、错配度、性能参数、元素组成和蠕变温度实体特征；S2：使用图嵌入编码器将节点转换为图嵌入向量集合，反映节点在知识图谱中的结构关系和邻接信息；所述图嵌入编码器具体为node2vec编码器，将节点转换为低维图嵌入向量；S3：使用知识表示学习编码器将节点表示为知识表示向量集合，节点向量包含节点的语义信息、属性特征以及与其他节点关系的映射关系；所述知识表示学习编码器具体为TransE模型；S4：通过编码融合器将图嵌入向量和知识表示向量融合，将融合后的节点表示向量输入到节点分类模型的神经网络中，训练预测每个节点所属的节点标签；S5：通过损失函数计算预测的标签与实际标签之间的误差，更新节点分类模型的参数，以优化模型性能；S6：模型训练完成后，对于每个高温合金知识图谱节点，输入其图嵌入向量和知识表示向量至节点分类模型，获取节点分类模型中间隐藏层的输出，作为该节点的最终节点向量；所述节点分类模型具体为多层前馈神经网络；S7：基于最终节点向量的相似度进行Embedding召回，筛选出相似度最高的N个候选节点，生成推荐结果列表，并将该列表推荐给用户，以实现知识图谱的节点推荐。

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