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[发明专利]一种基于知识图谱的个性化推荐方法-CN202011031287.6有效
发明人：张栗粽;罗光春;惠孛;陈爱国;文枭;周雪 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2020-09-27 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： G06F16/9536 文献下载
摘要：本发明公开一种基于知识图谱的个性化推荐方法，属于推荐技术领域。本发明为了解决协同过滤等传统推荐方式中存在的数据稀疏性和冷启动技术问题，其采用的方案为：构建知识图谱，利用知识图谱的实体之间的语义关联信息，挖掘知识网络中用户的喜好；实体链接，通过将用户点击实体映射到知识图谱，找到对应的实体，完成知识图谱与推荐系统的链接；基于知识图谱的语义关系信息以及用户历史喜好，利用图注意力模型将两种信息进行合并，从而产生推荐依据。本发明通过挖掘用户历史喜好利用丰富的知识关联信息，深度挖掘用户的喜好，极大地提高了推荐处理的尽精确度。同时，利用知识图谱隐含的丰富语义信息为推荐带来多样性，提升推荐的可解释性。
一种基于知识图谱个性化推荐方法

[发明专利]具有先验知识和过采样的磁共振成像-CN202180044559.2在审
发明人： F·加尔韦;J·阿隆索;J·M·阿尔加林;J·M·本略奇 -专利权人：西班牙高等科研理事会;瓦伦西亚理工大学
申请日： 2021-06-21 - 公布日： 2023-03-07 - 主分类号： G01R33/56 文献下载
摘要：本发明提供了一种用于执行磁共振成像(MRI)的方法，其利用了采样对象中电磁场和自旋之间相互作用的先验知识。相对于传统的(奈奎斯特‑香农极限)MRI，该技术能够提供更短的采集时间。该方法基于编码矩阵形式，该编码矩阵形式由每个自旋如何根据它们对于给定脉冲序列的位置随时间演变的特定知识构建。在以前，传统的MRI技术没有充分利用这种特定的在先知识。
具有先验知识采样磁共振成像

[发明专利]基于知识图谱的智慧问答方法、系统和知识图谱更新系统-CN201910419946.4在审
发明人：葛懿;赵维峥;郑黎;吴泽;钟睿;董晓岑 -专利权人：云号（北京）科技有限公司
申请日： 2019-05-20 - 公布日： 2020-11-20 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本发明提出一种基于知识图谱的智慧问答方法、系统和知识图谱更新系统。方法包括：接收用户问题；将用户问题转换成规则化问题；将规则化问题与基于异质信息模型的知识图谱所生成的模板库进行问题匹配，将相似度最高的匹配结果确定为答案。充分利用异质信息网络的特性建模，并结合排名协同聚类算法与元路径相似度算法提供更加丰富的知识与关系推理，对传统的基于知识图谱的问答系统进行改进，提升了问答系统的准确率与智能程度。
基于知识图谱智慧问答方法系统更新

[发明专利]一种识别新能源异常数据的知识图谱构建方法和系统-CN202310198191.6在审
发明人：艾宇飞;徐琳;贺铮;董丰彦;周晓义;张克铭;范丽珺;李巍;李行;任延平;王永刚 -专利权人：中能融合智慧科技有限公司
申请日： 2023-02-27 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：本发明提出一种识别新能源异常数据的知识图谱构建方法和系统。其中，方法包括：利用知识图谱对异常数据信息及与其相关的关系进行表示，突破传统方法难以适应复杂的新能源数据异常情况的局限，在充分梳理异常数据内在逻辑的基础上，提取构建异常数据知识图谱所需的信息，从而实现知识图谱的构建，并提出异常数据自动追踪的方法，实现基于知识图谱的“出现异常数据——进行异常定位——进行异常判定——进行异常溯源”的全过程管理。
一种识别新能源异常数据知识图谱构建方法系统

[发明专利]一种基于智能模版定制的结构化知识及其本体的获取方法-CN201410418075.1在审
发明人：张霖;胡安瑞;胡晓航;李博文;卖艺矾;陶飞 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2014-08-22 - 公布日： 2014-12-10 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明提供一种基于智能模版定制的结构化知识及其本体的获取方法，该方法首先提出了模版定制的思想，为领域专家提供针对结构化知识获取的模版定制工具。领域专家可以根据该工具定制其领域内某类型结构化知识的基本信息和该知识的属性以及属性值。系统根据定制好的模版自动生成该类型结构化知识获取的人机交互界面及其数据库存储表。知识提供者可以通过该界面提交知识。系统将这些知识存储到的关系数据库中，并自动生成对应的OWL格式的本体文件。在结构化知识获取过程中，该方法的灵活度大，节省资源，摆脱了传统上需要事先制作好模版的依赖。本方法是一种高效、快速、方便的结构化知识获取方法。
一种基于智能模版定制结构知识及其本体获取方法

[发明专利]支持知识演化的知识图谱的查询方法和装置-CN201711482222.1在审
发明人：黄金晶 -专利权人：苏州工业职业技术学院
申请日： 2017-12-29 - 公布日： 2019-07-16 - 主分类号： G06F16/583 文献下载
摘要：本发明提供了一种支持知识演化的知识图谱的查询方法和装置，该方法，包括：建立携带有时间信息的知识图谱，所述携带有时间信息的知识图谱是指：在知识图谱中记录有在不同时间下的主体数据、客体数据，以及主体与客体的关系数据；接收针对所述携带有时间信息的知识图谱的查询语句，其中，所述查询语句基于SPARQL语言的语法，并包含有针对时间范围的查询指示；根据所述查询语句查询在不同时间下的主体数据、客体数据，以及主体与客体的关系数据本发明在传统知识图谱上加入了时间，因此在时间知识图谱上可以保留知识的演变轨迹，记录下相同主题、客体或者关系在不同时间段内的状态，实现了对知识的演化查询。
图谱客体查询查询语句时间信息方法和装置关系数据主体数据携带查询结果传统知识时间顺序时间知识时间段记录语法输出保留语言

[发明专利]运维知识在线问答方法、装置、电子设备及存储介质-CN202210043450.3在审
发明人：杨朴 -专利权人：中国建设银行股份有限公司
申请日： 2022-01-14 - 公布日： 2022-04-22 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：本申请提供一种运维知识在线问答方法、装置、电子设备及存储介质。涉及计算机技术领域，该方法包括：获取用户运维问题；对用户运维问题基于人工神经网络ANN模型或者嵌套pattern进行问题泛化，并分别在运维知识图谱数据库中进行模板匹配生成第一运维知识答案，在ES数据库中进行搜索生成多个第二运维知识答案；按照第一运维知识答案在第二运维知识之前的第一排序策略，以及多个第二运维答案的点击调权排序策略，推送目标运维知识答案。本申请的方法，提升了检索准确率，并精准触达结果，实现从传统知识库到智能知识库的跃升。并且在建立运维知识图谱数据库时针对非结构化数据采用无schema文本抽取策略，降低图谱构建成本。
知识在线问答方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种基于本体的多粒度城市暴雨内涝知识图谱构建方法-CN202210846148.1在审
发明人：周艳;朱英华;周凯旋 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2022-07-04 - 公布日： 2022-09-27 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于本体的多粒度城市暴雨内涝知识图谱构建方法，属于知识图谱构建技术领域，进行本体体系的划分，对划分好的本体类别体系进行概念、类属定义，对划分好的本体一级类下进行二三级类的划分，定义实体间的关联关系，形成良好的概念层次知识体系，对数据进行知识抽取，其中知识抽取是将存在于多源数据中的概念、实体及相互之间的关系、属性等知识要素提取出来，将得到的三元组数据存储在Neo4j图数据库，构建基于本体的多粒度城市暴雨内涝知识图谱推理过程先在粗粒度广度搜素，再在细粒度深度搜索，从而在保证知识图谱推理准确度情况下，有效提高推理的速度，解决了传统知识图谱囿于在整个知识图谱全局推理的局面。
一种基于本体粒度城市暴雨内涝知识图谱构建方法

[发明专利]军用软件缺陷多模态知识图谱构建方法、装置及系统-CN202310698709.2在审
发明人：邓佳棋;王月波;李继秀;蒲卿路;杨旭;杜刚;李振;王郑力 -专利权人：中国电子科技集团公司第十研究所
申请日： 2023-06-13 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：本发明公开了一种军用软件缺陷多模态知识图谱构建方法、装置及系统，属于知识图谱构建领域，包括：S1，模式层设计；S2，缺陷知识挖掘：对数据源进行采集、信息抽取和数据预处理；S3，多模态知识图谱构建：在多个数据库中进行数据录入，在图数据库中存储节点间的语义关系，在关系型数据库中存储图数据库节点的多模态信息，构建多模态知识图谱。本发明构建的数据驱动和知识引导相结合的军用软件缺陷知识图谱，转变了传统的知识管理方式，多方位展示了丰富的语义信息和其他信息的缺陷，解决了军用软件缺陷知识资源碎片化，利用不充分，知识获取成本高和更新困难的问题
军用软件缺陷多模态知识图谱构建方法装置系统

[发明专利]对文本进行自动标注的方法和装置-CN201310752962.8有效
发明人：孙珂;赵世奇;忻舟;王海峰 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2013-12-31 - 公布日： 2016-10-19 - 主分类号： G06F17/27 文献下载
摘要：本发明提出一种对文本进行自动标注的方法和装置，其中，对文本进行自动标注的方法包括以下步骤：对文本中的词汇进行识别；将识别出的表示属性值的词汇标注为知识库中对应属性值所属类型的格式；将识别出的实词标注为知识库中的实体知识；基于对实词的标注结果，将识别出的代词标注为代词指代的内容；以及基于对实词和代词的标注结果，将识别出的属性名标注为知识库中对应的属性名。本发明实施例的对文本进行自动标注的方法，根据知识库中的实体知识对文本进行自动标注，深度地整合了知识库中实体知识，从而将知识库中海量的结构化信息引入传统的文本处理应用之中，实现了文本与实体知识之间的推理和扩展
文本进行自动标注方法装置

[发明专利]基于元学习的少样本知识图谱补全方法-CN202110680623.8有效
发明人：向行;陈毅波;蒋志怡;黄鑫;蒋破荒;田建伟;朱宏宇;祝视;吕欣琪;高建良 -专利权人：国网湖南省电力有限公司;国网湖南省电力有限公司信息通信分公司;国家电网有限公司
申请日： 2021-06-18 - 公布日： 2022-04-29 - 主分类号： G06F16/28 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于元学习的少样本知识图谱补全方法，包括获取待补全的知识图谱和对应的邻域知识图谱；对待补全的知识图谱中的实体嵌入进行初始化；将待补全的知识图谱的关系集合分为训练关系集合和测试关系集合，并选取一个关系所对应的三元组构建元训练任务或元测试任务；在若干个批次的元训练任务上训练得到少样本知识图谱补全模型；采用训练好的少样本知识图谱补全模型对元测试任务进行补全。本发明方法能够根据少量三元组就进行知识图谱补全，解决传统的基于嵌入的方法对知识图谱中的少样本关系的补全效果不好的问题，而且对邻域知识图谱的依赖性较低，鲁棒性更好，可靠性更高，效果更好。
基于学习样本知识图谱方法

[发明专利]故障根因分析方法、装置、电子设备和存储介质-CN202210353663.6有效
发明人：易存道 -专利权人：北京宝兰德软件股份有限公司
申请日： 2022-04-06 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： H04L41/0677 文献下载
摘要：本发明提供一种故障根因分析方法、装置、电子设备和存储介质，其中方法包括：基于任一网元的运行参数的异常检测结果，确定该网元的故障子图；基于各网元的故障子图之间的故障传播关系，生成故障知识图谱；对故障知识图谱进行根因分析，得到故障知识图谱中各网元之间的根因关系，对故障知识图谱进行领域知识标注，得到故障知识图谱中各网元的领域知识库；基于故障知识图谱中各网元之间的根因关系以及各网元的领域知识库，确定故障解决方案，克服了传统方案中需耗费大量时间经济成本，关联关系不准确以及无法关联故障解决方案的缺陷，保证了各网元之间的根因关系的准确性，实现了根因关系与领域知识库的联动，以及故障解决方案的自适配。
故障分析方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种基于预训练模型的知识驱动对话方法-CN202110575305.5在审
发明人：吕建成;罗诚;杨可心;李婵娟;屈茜;刘权辉;黄树东;汤臣薇 -专利权人：四川大学
申请日： 2021-05-26 - 公布日： 2021-08-13 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于预训练模型的知识驱动对话方法，在训练阶段，我们需要训练三个模型:主题预测模型、知识匹配模型和会话生成模型。通过各个模型一起工作，以产生具有真实知识的回复。所以和传统的多轮对话不同，知识驱动的多轮对话除了对话生成之外，还应该包括知识选择工，基于上述方式，该方案具备根据上下文自己筛选合适知识的能力，同时在KdConv数据集上的表现也好于目前市面上有的其它的模型
一种基于训练模型知识驱动对话方法

[发明专利]基于知识图谱与大数据的时空人工智能专家系统和机器人-CN202111467162.2在审
发明人：朱定局 -专利权人：华南师范大学
申请日： 2021-12-02 - 公布日： 2022-04-05 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：基于知识图谱与大数据的时空人工智能专家系统和机器人，包括：时空范围确定步骤；知识图谱构建获取步骤；用户问题获取步骤；用户问题解析步骤；知识图谱查询步骤；知识图谱反馈步骤；搜索语句第一组合步骤；大数据第一搜索步骤上述方法、系统和机器人，通过大数据基本能全覆盖用户提问所涉及到的关键词的特点，将知识图谱的问答质量高和大数据搜索覆盖范围广的优势结合，克服传统知识图谱回答范围窄、很多问题无法回答的缺点，提高问答专家系统的回答水平和回答范围
基于知识图谱数据时空人工智能专家系统机器人

[发明专利]中文知识图谱补全方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202210482446.7在审
发明人：张骁雄;田昊;刘浏;刘姗姗;刘茗;杨琴琴;丁鲲;蒋国权 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2022-05-05 - 公布日： 2022-08-30 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：本申请涉及一种中文知识图谱补全、装置、计算机设备和存储介质。BERT模型序列表征能力不足的问题，并通过BiGRU网络强化字词位置信息，缓解BERT模型并行运算带来的弱化位置信息的负面影响；然后，将头实体、关系、尾实体转化为文本序列，结合实体描述信息作为模型的输入，将知识补全任务看作句子分类任务，使用预训练语言模型进行知识补全，克服传统方法忽视语义特征的缺点，解决了背景知识不足的问题；通过叠加线性分类层，将知识补全问题转化为分类问题。采用本方法可以快速、高效的实现中文知识图谱补全。
中文知识图谱方法装置计算机设备存储介质