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龍圖騰網獲悉云南日報報業集團申請的專利一種基于改進半監督分類模型的知識圖譜檢索與分類方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120296179B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-12發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510771831.7，技術領域涉及：G06F16/36；該發明授權一種基于改進半監督分類模型的知識圖譜檢索與分類方法是由張賾濤;馬迪南;馬維;范晶;何誼設計研發完成，并于2025-06-11向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于改進半監督分類模型的知識圖譜檢索與分類方法在說明書摘要公布了：本發明涉及信息檢索技術領域，尤其涉及一種基于改進半監督分類模型的知識圖譜檢索與分類方法。該方法包括，基于改進半監督分類模型，對知識圖譜中的圖譜節點執行預處理分類操作，確定圖譜節點的節點特征；當接收到查詢關鍵詞時，基于Jaccard系數和Levenshtein距離相似度結合的語義匹配算法，計算查詢關鍵詞與節點特征之間的相似分數；根據相似分數和預設相似度閾值，確定是否匹配到圖譜實體；若否，則根據相似分數，確定匹配度最高的圖譜節點；根據匹配度最高的圖譜節點，執行擴展查詢動作，獲得與查詢關鍵詞相關的圖譜節點及其屬性信息。達到提高圖譜節點分類精度、提高查詢關鍵詞與圖譜節點之間的匹配精度，提升檢索的覆蓋面和精確度的目的。

本發明授權一種基于改進半監督分類模型的知識圖譜檢索與分類方法在權利要求書中公布了：1.一種基于改進半監督分類模型的知識圖譜檢索與分類方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟： 基于改進半監督分類模型，對知識圖譜中的圖譜節點執行預處理分類操作，確定所述圖譜節點的節點特征； 當接收到查詢關鍵詞時，基于Jaccard系數和Levenshtein距離相似度結合的語義匹配算法，計算所述查詢關鍵詞與所述節點特征之間的相似分數； 根據所述相似分數和預設相似度閾值，確定是否匹配到圖譜實體； 若是，獲取所述查詢關鍵詞對應的圖譜節點及其直接關聯節點，若否，則根據所述相似分數，確定匹配度最高的圖譜節點； 根據所述匹配度最高的圖譜節點，執行擴展查詢動作，獲得與所述查詢關鍵詞相關的圖譜節點及其屬性信息； 所述改進半監督分類模型指的是GAT-GCN-JK模型，其中，GAT指的是圖注意網絡，GCN指的是圖卷積網絡，JK即跳躍連接機制； 通過圖卷積網絡用于聚合每個圖譜節點的節點鄰居的節點信息，從而更新節點的特征，在每一層的圖卷積中，圖譜節點的特征向量是由它的節點鄰居的特征向量加權求和得到的，每個節點的特征更新公式為： ； 式中表示圖譜節點在第層的特征表示，是圖譜節點的節點鄰居集合，和分別是節點和其鄰居節點的度數，是第層的權重矩陣，是節點鄰居在第層的特征，是激活函數ReLU，該式表示每個圖譜節點的特征是通過聚合它的節點鄰居的節點特征來更新的，并且使用一個正則化因子來調整節點度數對信息傳播的影響； 通過圖注意力網絡引入了注意力機制，使得每個圖譜節點可以根據其節點鄰居的節點特征給不同的節點鄰居賦予不同的權重，對于圖譜節點和其節點鄰居，圖譜節點的表示更新為： ； 式中，是圖譜節點更新后的特征表示，是節點鄰居的特征，是權重矩陣，是通過注意力機制計算的權重，表示圖譜節點對節點鄰居的關注度，注意力權重通過以下方式計算： ； 式中，是用于計算注意力系數的參數，表示特征向量的拼接操作，函數確保權重系數歸一化； 通過跳躍連接機制用于將不同層的節點特征進行融合，從而增強圖譜節點的表示能力，圖譜節點的最終特征表示可以通過以下方式計算： ； 式中，、、、是圖譜節點在第1層至第L層的特征表示，Concat表示將這些特征向量拼接在一起。

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