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龙图腾网获悉宁波大学;宁波市生产力促进中心(宁波市科技金融服务中心);宁波市升力同创科技咨询服务有限公司申请的专利基于联邦学习的多任务知识图谱补全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：CN115687640B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202211271214.3，技术领域涉及：G06F16/36；该发明授权基于联邦学习的多任务知识图谱补全方法是由刘柏嵩;胡测;林宏权;周艳桃;胡克佳;刘鹏设计研发完成，并于2022-10-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于联邦学习的多任务知识图谱补全方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于联邦学习的多任务知识图谱补全方法，通过构造两个中央服务器，分别用来得到来自各个客户端经过安全聚合后的实体和关系嵌入表示，并将聚合后的组成部分嵌入表示聚合后发送回给每个客户端，这样的一次中央服务器参数聚合后反传为知识图谱补全方法的一轮操作；知识图谱由客户端本地训练后，将参数上传给中央服务器进行聚合操作再发回各个客户端迭代训练；联邦框架下的知识图谱嵌入表示训练直到参数收敛后，与本地知识图谱训练进行模型融合操作，最终输出融合后的知识图谱模型。本发明在隐私保护的前提下，高效安全地联合利用多个客户端提供的知识图谱信息，使各个客户端的知识图谱得到补全，能提高其下游任务的性能。

本发明授权基于联邦学习的多任务知识图谱补全方法在权利要求书中公布了：1.基于联邦学习的多任务知识图谱补全方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1、分别构造用于聚合实体嵌入表示和关系嵌入表示的两个中央服务器，两个中央服务器分别聚合来自各个客户端初始的实体嵌入表示和初始的关系嵌入表示，分别创建一个实体表和一个关系表，对实体表和关系表进行随机初始化，将聚合后的实体嵌入表示和关系嵌入表示分发给对应的客户端，进入步骤S2； 步骤S2、各个客户端从两个中央服务器分别下载仅本地包含的实体嵌入表示和关系嵌入表示，进入步骤S3； 步骤S3、各个客户端使用统一的知识图谱嵌入表示方法进行设定周期数的训练，在本地更新知识图谱模型，进入步骤S4； 步骤S4、两个中央服务器分别聚合随机挑选的来自不同客户端的实体嵌入表示和关系嵌入表示，依据两个中央服务器各自的参数更新规则更新这些来自不同客户端的实体嵌入表示和关系嵌入表示，再通过实体表反传给对应的客户端，进入步骤S5； 步骤S5、各个客户端从两个中央服务器分别下载更新后的实体嵌入表示和关系嵌入表示，判断更新后的参数是否收敛； 若参数收敛，则进入步骤S6； 若参数不收敛，则返回到步骤S3； 步骤S6、步骤S5参数收敛后得到基于联邦框架更新的知识图谱模型，将其与基于本地更新的知识图谱模型进行模型融合操作，最终输出融合后的知识图谱模型。

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宁波大学;宁波市生产力促进中心(宁波市科技金融服务中心);宁波市升力同创科技咨询服务有限公司，其通讯地址为：315000 浙江省宁波市江北区风华路818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”。