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龙图腾网获悉深圳市鲸视科技有限公司申请的专利知识图谱表示学习方法、设备及介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119622000B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510153141.5，技术领域涉及：G06F16/36；该发明授权知识图谱表示学习方法、设备及介质是由余洪波;仪亮设计研发完成，并于2025-02-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本知识图谱表示学习方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种知识图谱表示学习方法、设备及介质，涉及网络信息处理技术领域，所述方法包括：获取知识图谱，知识图谱包括N个实体及各实体之间的关系；采用预设剥离算法从N个实体中确定M个核心实体；根据各实体与各核心实体之间的距离，确定各实体对应的初始特征向量；采用图注意力网络聚合邻居信息，确定每个实体对应的聚合特征向量；聚类聚合特征向量，将各聚类中心确定为共享特征向量；根据各聚合特征向量与各共享特征向量之间的距离，确定各聚合特征向量的共享特征关联度；分别对各共享特征关联度进行非线性变化，得到各实体分别对应的目标特征向量。本申请实现了参数量和实体数量的解耦，显著降低知识图谱表示学习的参数量。

本发明授权知识图谱表示学习方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种知识图谱表示学习方法，其特征在于，所述方法包括： 获取知识图谱，所述知识图谱包括N个实体及各所述实体之间的关系； 采用预设剥离算法从所述N个实体中确定M个核心实体，其中，M＜N； 根据各所述实体与各所述核心实体之间的距离，确定各所述实体对应的初始特征向量； 针对第i个所述实体对应的初始特征向量，采用图注意力网络聚合邻居信息，得到第i个所述实体对应的聚合特征向量，其中，1≤i≤N； 采用预设聚类算法将各所述聚合特征向量划分为多个类簇，将各所述类簇的聚类中心分别确定为共享特征向量； 根据各所述聚合特征向量与各所述共享特征向量之间的距离，确定各所述聚合特征向量的共享特征关联度； 分别对各所述共享特征关联度进行非线性变化，得到各所述实体分别对应的目标特征向量； 所述采用预设剥离算法，从所述N个实体中确定M个核心实体，包括：循环遍历各所述实体，按照遍历顺序，将满足预设条件的所述实体依次加入预设实体列表；将所述预设实体列表中的最后M个实体分别确定为核心实体； 所述采用预设聚类算法将各所述聚合特征向量划分为多个类簇，聚类损失函数为： 其中，表示实体到共享特征向量的距离，minpool表示最小池化操作，V表示实体集合，L表示共享特征向量集合； 所述根据各所述聚合特征向量与各所述共享特征向量之间的距离，确定各所述聚合特征向量的共享特征关联度，包括：确定所述聚合特征向量分别到各所述共享特征向量的距离，将各所述距离中的最小距离确定为所述聚合特征向量的共享特征关联度。

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