恭喜中国海洋大学高小燕获国家专利权
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龙图腾网恭喜中国海洋大学申请的专利一种知识图谱知识扩充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：CN119917701B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202510421139.1，技术领域涉及：G06F16/901；该发明授权一种知识图谱知识扩充方法是由高小燕;张兴;信晓伟;孙龙;丁香乾设计研发完成，并于2025-04-07向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种知识图谱知识扩充方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种知识图谱知识扩充方法，通过基于K跳邻域与链路长度约束的知识图谱子图提取方法提取目标实体的子图来降低资源消耗，随后利用注意力机制提取邻域关系表示信息和邻域关系链路表示信息，并利用基于门控机制的关系融合方法融合这两种关系表示信息，进而进行关系预测补全；最后，通过结合对比损失与交叉熵损失进行模型优化，通过基于子图结构的负抽样方法增加了更多负样本，丰富对稀疏数据的反馈弥补了交叉熵损失在泛化性能上的不足，实现了知识图谱的有效扩充。本发明提高了知识图谱的关系预测准确性、有效缓解了知识图谱的数据稀疏性问题、并显著降低了人工标注成本，减少专家知识的过度依赖。
本发明授权一种知识图谱知识扩充方法在权利要求书中公布了：1.一种家电制造知识图谱知识扩充方法，其特征在于，包括： S1：基于K跳邻域与链路长度约束的知识图谱子图提取方法，从家电制造原始知识图谱中提取与目标三元组相关的子图； S2：利用基于子图注意力的多层关系消息传递策略，聚合家电制造目标实体对的邻域关系表示信息； S3：以邻域关系表示信息作为先验指导，基于链路注意力机制为不同的关系链路分配权重，获取家电制造目标实体对的邻域关系链路表示信息； S4：采用基于门控机制的关系信息融合方法融合邻域关系表示信息和邻域关系链路表示信息，生成预测结果；所述预测结果为家电制造知识图谱缺失的关系； S5：引入对比损失学习思想优化模型，并基于子图结构的负采样方法增加负样本数量来丰富稀疏数据反馈。
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