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龍圖騰網獲悉齊魯工業大學(山東省科學院)申請的專利一種基于拓撲感知混合卷積網絡的知識圖譜補全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：CN120317346B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-29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：202510804730.5，技術領域涉及：G06N5/022；該發明授權一種基于拓撲感知混合卷積網絡的知識圖譜補全方法是由趙晶;丁里超;盧凱;郝增昊設計研發完成，并于2025-06-17向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于拓撲感知混合卷積網絡的知識圖譜補全方法在說明書摘要公布了：本發明公開一種基于拓撲感知混合卷積網絡的知識圖譜補全方法，涉及知識圖譜補全技術領域，其特征在于，包括以下步驟：S1：知識圖譜的定義和描述；S2：圖神經網絡中的消息函數設計；S3：圖神經網絡中的注意力聚合機制；S4：拓撲感知的混合卷積解碼器，S5：訓練策略；采用帶標簽平滑的交叉熵損失函數對模型進行端到端訓練，緩解過擬合問題并提升模型的泛化能力。本發明要解決的技術問題是提供一種基于拓撲感知混合卷積網絡的知識圖譜補全方法，實現顯式推理與隱式特征交互的互補平衡，從而提升模型在不同關系類型上的適應性。

本發明授權一種基于拓撲感知混合卷積網絡的知識圖譜補全方法在權利要求書中公布了：1.一種基于拓撲感知混合卷積網絡的知識圖譜補全方法，其特征在于，包括以下步驟： S1：知識圖譜的定義和描述； S2：圖神經網絡中的消息函數設計； S3：圖神經網絡中的注意力聚合機制； S4：拓撲感知的混合卷積解碼器； S5：訓練策略；采用帶標簽平滑的交叉熵損失函數對模型進行端到端訓練，緩解過擬合問題并提升模型的泛化能力； 所述S4的具體步驟為： S41：平移特征路徑； 針對通用數據集WN18RR，將圖神經網絡編碼后具有拓撲信息的頭實體嵌入和關系嵌入進行拼接，隨后應用一維卷積濾波器執行卷積操作，生成中間特征圖: （15）； 其中：表示卷積運算； 為激活函數； 隨后對使用另一一維卷積濾波器，生成路徑輸出： （16）； S42：語義交互路徑； 同S41，將圖神經網絡編碼后具有拓撲信息的頭實體嵌入和關系嵌入，通過隨機置換生成個不同特征排列，每個特征排列經棋盤重組操作轉換為二維矩陣后，應用循環卷積核生成特征圖： （17）； 其中：表示循環卷積運算； 將隱向量拼接并展平后經投影得到路徑輸出： （18）； 其中：表示向量化操作； 為全連接層權重矩陣； S43：評分函數； 兩路徑輸出通過求和聚合，三元組的最終評分函數定義為: （19）； 其中：為Sigmoid函數； 表示尾實體嵌入。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人齊魯工業大學(山東省科學院)，其通訊地址為：250300 山東省濟南市長清區大學路3501號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。