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龙图腾网获悉中国人民解放军军事科学院战争研究院申请的专利基于多视图一致性的异构知识网络节点相似性度量方法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：CN119577480B 。

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：202510135009.1，技术领域涉及：G06F18/22；该发明授权基于多视图一致性的异构知识网络节点相似性度量方法是由刘东红;吴旭刚;张峰;罗常伟;姜浩;章杰元设计研发完成，并于2025-02-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多视图一致性的异构知识网络节点相似性度量方法在说明书摘要公布了：本申请提供了一种基于多视图一致性的异构知识网络节点相似性度量方法，包括通过节点表征学习为异构知识网络中不同类型的节点构建节点特征，基于预先定义的多个元路径分别进行路径采样得到多个视图，基于节点在每个视图的节点表征确定共同表征，基于两个节点的共同表征确定相似度。通过构建多个不同关系模式的视图，能够综合利用异构知识网络中的不同类型的信息，捕捉节点不同方面的特征和关系，更加全面考虑节点之间的关联关系，提高相似度度量的全面性和准确性。而且，通过定义节点在不同视图中的共同表征，可以降低异构知识网络中由于节点类型或关系类型差异带来的影响，提高节点相似度度量的鲁棒性和准确性。

本发明授权基于多视图一致性的异构知识网络节点相似性度量方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多视图一致性的异构知识网络节点相似性度量方法，其特征在于，包括： 通过节点表征学习为异构知识网络中不同类型的节点构建节点表征； 基于预先定义的多个元路径，分别对所述异构知识网络进行路径采样，构建得到每个元路径对应的视图； 对于所述异构知识网络中的每个节点，基于所述节点在每个视图的节点表征，确定所述节点在多个不同视图下的共同表征； 对于所述异构知识网络中的任意两个节点，基于每个节点的所述共同表征确定两个节点之间的相似度； 通过节点表征学习为异构知识网络中不同类型的节点构建节点表征，包括： 对于所述异构知识网络中的每个节点，获取所述节点对应的节点类型； 基于所述节点的节点类型，从预先配置的对应关系中确定与所述节点类型对应的目标表征模型，其中，所述对应关系表示节点类型与表征模型之间的对应关系； 将所述节点对应的节点属性输入所述目标表征模型，得到所述目标表征模型输出的所述节点表征； 基于预先定义的多个元路径，分别对所述异构知识网络进行路径采样，构建得到每个元路径对应的视图，包括： 根据不同的节点类型和节点之间的关系类型定义多个元路径； 对于每个元路径，基于所述元路径表示的节点类型和关系类型，从所述异构知识网络中提取路径实例； 根据提取到的路径实例得到所述元路径对应的节点关系序列； 基于所述节点关系序列构建每个元路径对应的视图。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国人民解放军军事科学院战争研究院，其通讯地址为：100091 北京市海淀区青龙桥街道厢红旗东门外1号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。