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龍圖騰網獲悉北京郵電大學申請的專利基于圖神經網絡的時序知識圖譜的補全方法及相關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：CN115238855B 。

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：202210567235.3，技術領域涉及：G06N3/042；該發明授權基于圖神經網絡的時序知識圖譜的補全方法及相關設備是由張忠寶;危倩;蘇森設計研發完成，并于2022-05-23向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于圖神經網絡的時序知識圖譜的補全方法及相關設備在說明書摘要公布了：本申請提供一種基于圖神經網絡的時序知識圖譜的補全方法及相關設備。該方法包括：獲取多個歷史時刻的時序知識圖譜和當前時刻的時序知識圖譜，分別對每個所述時序知識圖譜進行預處理；將經過所述預處理的全部所述時序知識圖譜輸入至經過預訓練的補全模型中，得到當前時刻的所述時序知識圖譜上每個節點的最終表示向量；通過相似度計算模型從預先構建的候選集中選取與所述最終表示向量對應的節點的相似度最大的候選節點作為補全節點，并基于所述補全節點對當前時刻的所述時序知識圖譜進行補全。本申請提供一種基于圖神經網絡的時序知識圖譜的補全方法及相關設備可方便有效地補全時序知識圖譜。

本發明授權基于圖神經網絡的時序知識圖譜的補全方法及相關設備在權利要求書中公布了：1.一種基于圖神經網絡的時序知識圖譜的補全方法，其特征在于，包括： 獲取多個歷史時刻的時序知識圖譜和當前時刻的時序知識圖譜，分別對每個所述時序知識圖譜進行預處理；所述預處理包括：分別對所述時序知識圖譜上的每個節點進行提取，以得到該節點對應的全部三元組；所述節點對應的全部三元組包括以所述節點為尾實體的所有入邊三元組和以所述節點為頭實體的所有出邊三元組； 將經過所述預處理的全部所述時序知識圖譜輸入至經過預訓練的補全模型中，得到當前時刻的所述時序知識圖譜上每個節點的最終表示向量，包括： 將每一個所述時序知識圖譜中的每個節點對應的全部所述入邊三元組和所述出邊三元組進行嵌入，得到入邊三元組的表示向量和出邊三元組的表示向量； 基于所述入邊三元組的表示向量和所述出邊三元組的表示向量通過多頭注意力機制計算得到當前時刻的所述時序知識圖譜上每個節點的最終表示向量，包括： 通過Softmax函數對全部所述節點的所有所述入邊三元組和所述出邊三元組進行歸一化，得到每個所述節點的入邊三元組注意力系數和出邊三元組注意力系數； 基于所述入邊三元組注意力系數和所述出邊三元組注意力系數通過多頭注意力機制進行計算，分別得到所述節點的入邊三元組聚合空間信息表示向量和出邊三元組聚合空間信息表示向量； 通過門限函數將所述入邊三元組聚合空間信息表示向量和所述出邊三元組聚合空間信息表示向量進行聚合，得到所述節點的空間信息表示向量； 通過時間衰減函數將所述節點的時間信息與所述空間信息表示向量相結合，計算該節點的每個歷史時刻的空間信息表示向量與當前時刻的空間信息表示向量之間的相關度，并基于所述相關度計算出該節點的每個歷史時刻的注意力值； 基于全部所述注意力值和所述節點的全部所述空間信息表示向量進行計算，得到所述節點的最終表示向量； 通過相似度計算模型從預先構建的候選集中選取與所述最終表示向量對應的節點的相似度最大的候選節點作為補全節點，并基于所述補全節點對當前時刻的所述時序知識圖譜進行補全。

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