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龍圖騰網獲悉山東旗幟信息有限公司申請的專利一種知識圖譜與多模態融合的政務信息推薦方法及設備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：CN120353924B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-23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：202510846872.8，技術領域涉及：G06F16/335；該發明授權一種知識圖譜與多模態融合的政務信息推薦方法及設備是由邱瀚;李棟;馬強;劉斌;董志勇;張琳琳;段旭緣;趙騰龍;鄒寶玉設計研發完成，并于2025-06-24向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種知識圖譜與多模態融合的政務信息推薦方法及設備在說明書摘要公布了：本申請實施例公開了一種知識圖譜與多模態融合的政務信息推薦方法及設備，屬于信息推薦技術領域，解決用戶在獲取政務信息時，推薦結果與需求匹配度較低的問題。包括，基于用戶歷史檢索行為生成用戶偏好向量，對政務知識圖譜進行粗粒度檢索，得到候選知識子圖；將候選知識子圖與用戶上傳的多模態數據進行融合，得到多模態語義向量；對多模態語義向量進行多跳信息聚合處理，基于聚合后的圖節點向量與用戶查詢向量進行細粒度檢索；基于重排序機制，對檢索結果進行重排序，確定出推薦政務知識子圖；基于多模態數據與推薦政務知識子圖，進行視覺問答和視覺常識推理處理，得到多模態推理結果，基于用戶需求，將多模態推理結果作為推薦內容發送至用戶。

本發明授權一種知識圖譜與多模態融合的政務信息推薦方法及設備在權利要求書中公布了：1.一種知識圖譜與多模態融合的政務信息推薦方法，其特征在于，所述方法包括： 基于政務實體信息、政務關系信息以及政務屬性信息，構建政務知識圖譜； 響應用戶政務信息檢索請求，基于用戶歷史檢索行為生成用戶偏好向量，并基于所述用戶偏好向量對所述政務知識圖譜進行粗粒度檢索，得到候選知識子圖； 對所述候選知識子圖進行語義編碼，生成初始語義向量，以及對用戶上傳的多模態數據進行文本特征向量提取，將所述初始語義向量與所述文本特征向量進行融合，得到多模態語義向量； 對所述多模態語義向量進行多跳信息聚合處理，并基于聚合處理后的圖節點向量與用戶查詢向量進行細粒度檢索； 基于重排序機制，對檢索結果進行重排序，以確定出推薦政務知識子圖； 基于所述多模態數據與所述推薦政務知識子圖，進行視覺問答和視覺常識推理處理，得到多模態推理結果，以基于用戶需求，將所述多模態推理結果作為推薦內容發送至用戶； 所述基于用戶歷史檢索行為生成用戶偏好向量，并基于所述用戶偏好向量對所述政務知識圖譜進行粗粒度檢索，得到候選知識子圖，具體包括： 基于所述用戶歷史檢索行為，構建用戶檢索交互矩陣，并通過所述用戶檢索交互矩陣，確定出用戶與政務知識實體之間的關聯強度，基于所述關聯強度生成初始偏好向量；具體包括，將用戶行為數據中的檢索內容與政務知識圖譜中的實體進行映射，以用戶ID為行，政務知識實體為列，構建二維稀疏矩陣；若用戶對某實體有檢索、點擊行為，則在對應矩陣位置標記交互記錄；根據交互矩陣中記錄的交互數據賦予基礎權重，通過加權求和計算用戶與每個實體的初始關聯得分；將該關聯得分進行歸一化處理，得到關聯強度，將關聯強度作為向量元素，按政務知識實體在矩陣中的列順序排列，構成初始偏好向量； 根據用戶歷史檢索的時序序列，對所述政務知識實體分配時間衰減因子， 以及，基于用戶歷史檢索類型，對不同類型的所述政務知識實體進行加權聚合； 通過所述時間衰減因子與所述加權聚合，對所述初始偏好向量進行計算調整，得到所述用戶偏好向量； 基于所述用戶偏好向量對應的計算得分，確定出種子節點； 以所述種子節點為中心，通過知識圖譜的邊關系構建所述候選知識子圖； 所述對所述多模態語義向量進行多跳信息聚合處理，并基于聚合處理后的圖節點向量與用戶查詢向量進行細粒度檢索，具體包括： 將所述多模態語義向量作為圖節點特征； 通過圖卷積網絡確定出各所述圖節點特征之間的特征傳播，通過多層迭代聚合多跳鄰居信息； 在聚合過程中，通過添加位置編碼對各節點在所述候選知識子圖中的層級關系進行區分，并將區分后的所述候選知識子圖對應的拓撲結構特征融入節點向量，得到所述圖節點向量； 將所述用戶查詢向量與所述圖節點向量進行余弦相似度計算，基于相似度結果在所述候選知識子圖中進行細粒度檢索； 所述基于重排序機制，對檢索結果進行重排序，以確定出推薦政務知識子圖，具體包括： 基于所述余弦相似度，確定出初始語義得分； 確定出節點與查詢核心實體之間的跳數，基于所述跳數的數量確定出結構關聯度得分； 確定出節點信息的發布時間以及當前檢索時間之間的時間差值，基于所述時間差值，得到時間因素得分； 基于用戶歷史檢索數據，確定出用戶行為得分；其中，所述用戶歷史檢索數據至少包括歷史點擊數據、歷史收藏數據以及歷史評論數據； 基于預置權重參數、所述初始語義得分、所述結構關聯度得分、所述時間因素得分以及所述用戶行為得分，對所述檢索結果進行重排序，以確定出所述推薦政務知識子圖； 所述基于所述多模態數據與所述推薦政務知識子圖，進行視覺問答和視覺常識推理處理，得到多模態推理結果，具體包括： 基于所述文本特征向量，將當前檢索任務劃分為問答基礎任務與常識推理任務；具體包括，使用預訓練分類器，輸入文本特征向量并輸出任務類型概率； 在屬于所述問答基礎任務的情況下，將所述多模態數據與所述推薦政務知識子圖，輸入至預置問答模型，通過所述預置問答模型，確定出所述多模態數據對應的提問信息，并根據所述提問信息，在所述推薦政務知識子圖中進行檢索，得到推薦信息； 將所述推薦信息與所述推薦政務知識子圖中的結構化信息進行交叉驗證，在驗證通過的情況下，發送至用戶； 所述基于所述文本特征向量，將當前檢索任務劃分為問答基礎任務與常識推理任務之后，所述方法還包括： 在屬于所述常識推理任務的情況下，將所述多模態數據與所述推薦政務知識子圖，輸入至預置常識推理模型； 通過所述預置常識推理模型，確定出所述多模態數據對應的提問信息，基于所述提問信息在知識庫中調用相關政務常識知識，以基于所述相關政務常識知識與所述推薦政務知識子圖，進行推理，得到推薦信息。

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