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龍圖騰網恭喜北京科杰科技有限公司申請的專利復雜生態智慧大腦驅動的數據知識圖譜構建方法及系統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：CN119719388B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-27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：202510218158.4，技術領域涉及：G06F16/36；該發明授權復雜生態智慧大腦驅動的數據知識圖譜構建方法及系統是由高經郡;高海玲;王智鐘設計研發完成，并于2025-02-26向國家知識產權局提交的專利申請。

本復雜生態智慧大腦驅動的數據知識圖譜構建方法及系統在說明書摘要公布了：本發明提供復雜生態智慧大腦驅動的數據知識圖譜構建方法及系統，涉及復雜生態技術領域，包括通過深度特征感知網絡采集場景數據，生成初始圖譜結構；基于圖譜特征指紋計算實體相似度，篩選相關實體對并進行多跳路徑推理，生成實體關聯置信度指標；基于多模態特征提取和跨模態注意力機制，生成多模態知識表示向量；識別影響特征，結合問題演化圖和因果推理計算傳播概率，并與圖譜特征指紋對比分析生成優化目標，利用Adam優化器生成錯誤修正策略，通過雙DQN網絡動態調整推理深度，形成優化閉環，構建數據知識圖譜。本發明能夠有效提升知識圖譜的準確性和完整性，增強其推理能力，更好地適應復雜生態場景下的知識發現和應用。

本發明授權復雜生態智慧大腦驅動的數據知識圖譜構建方法及系統在權利要求書中公布了：1.復雜生態智慧大腦驅動的數據知識圖譜構建方法，其特征在于，包括：通過深度特征感知網絡對場景數據進行采集，獲取包含業務流程、處理規則和資產關聯的原始多維序列，將所述原始多維序列進行語義解析生成初始知識向量，基于所述初始知識向量構建包含實體節點和關系邊的初始圖譜結構，利用圖神經網絡對所述初始圖譜結構進行編碼，得到用于特征分布表征的圖譜特征指紋和用于知識發現的特征集合；基于所述圖譜特征指紋計算所述初始圖譜結構中實體間的相似度矩陣，并利用所述特征集合從所述相似度矩陣中篩選相關性高于預設相似閾值的實體對，對篩選出的實體對執行多跳路徑推理生成推理路徑集合，將所述推理路徑集合輸入遞歸神經網絡生成實體關聯置信度指標，基于所述實體關聯置信度指標分別對所述初始圖譜結構和所述推理路徑集合中的數據進行多模態特征提取，所述多模態特征包括文本特征、圖像特征和音頻特征，并利用跨模態注意力機制將所述多模態特征進行對齊和融合，生成統一的多模態知識表示向量；將所述多模態知識表示向量和實體關聯置信度指標輸入多層特征網絡，生成多模態知識表示向量，所述多模態知識表示向量包括實體特征向量、關系特征向量和子圖特征向量，基于所述多模態知識表示向量通過SHAP方法識別影響特征，將所述影響特征輸入問題演化圖通過因果推理計算傳播概率，將所述傳播概率與所述圖譜特征指紋進行對比分析生成優化目標，根據所述優化目標在特征空間提取梯度信息并輸入Adam優化器生成錯誤修正策略，基于所述錯誤修正策略生成對抗樣本進行驗證，通過雙DQN網絡根據驗證結果動態調整推理深度，最后將優化后的圖譜特征與所述圖譜特征指紋進行對比驗證優化效果，形成完整的優化閉環。

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