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龍圖騰網恭喜中國科學院自動化研究所申請的專利基于動態知識圖譜的事件預測方法及裝置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：CN115062779B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-29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：202210576172.8，技術領域涉及：G06N5/022；該發明授權基于動態知識圖譜的事件預測方法及裝置是由王亮;吳書;劉強;張孟奇設計研發完成，并于2022-05-24向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于動態知識圖譜的事件預測方法及裝置在說明書摘要公布了：本發明提供一種基于動態知識圖譜的事件預測方法及裝置，該方法包括：獲取第一歷史周期內的目標歷史事件，并根據第一歷史周期內各時刻下所有目標歷史事件，構建各時刻對應的第一知識圖譜；將第一歷史周期內所有時刻對應的第一知識圖譜進行拼接，生成第二知識圖譜；將第二知識圖譜輸入預測模型的第一預測模塊中，得到第二知識圖譜中各實體和各實體之間的關系在當前周期的特征表示；將第二知識圖譜中各實體和各關系在當前周期的特征表示輸入預測模型的第二預測模塊中，得到當前周期的預測事件。本發明實現動態預測得到第二知識圖譜中各實體和各實體之間的關系在當前周期的特征表示，以實現對事件進行準確地動態預測。

本發明授權基于動態知識圖譜的事件預測方法及裝置在權利要求書中公布了：1.一種基于動態知識圖譜的事件預測方法，其特征在于，包括：獲取第一歷史周期內的目標歷史事件，并根據所述第一歷史周期內各時刻下所有目標歷史事件，構建各時刻對應的第一知識圖譜；將所述第一歷史周期內所有時刻對應的第一知識圖譜進行拼接，生成第二知識圖譜；將所述第二知識圖譜輸入預測模型的第一預測模塊中，得到所述第二知識圖譜中各實體和各實體之間的關系在當前周期的特征表示；將所述第二知識圖譜中各實體和各關系在所述當前周期的特征表示輸入所述預測模型的第二預測模塊中，得到所述當前周期的預測事件；其中，所述預測模型是，基于第二歷史周期內的樣本歷史事件，以及所述第二歷史周期的下一歷史周期的真實事件進行訓練得到的；所述目標歷史事件是從新聞事件的語料庫中收集的熱門程度大于預設閾值的歷史事件、主題為預設主題或目標領域的歷史事件；所述第一預測模塊包括編碼子模塊和特征預測子模塊，所述編碼子模塊基于層次化關系圖神經網絡構建生成，所述特征預測子模塊基于循環神經網絡構建生成；所述第二知識圖譜中各實體和各實體之間的關系在當前周期的特征表示的獲取步驟，包括：將所述第二知識圖譜輸入所述編碼子模塊，得到在所述第一歷史周期內各時刻所述第二知識圖譜中各實體的特征編碼結果；將在所述第一歷史周期內各時刻所述第二知識圖譜中各實體的特征編碼結果以及各關系，輸入所述特征預測子模塊，得到所述第二知識圖譜中各實體和各關系在所述當前周期的特征表示。

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