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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利一种基于多视图对比学习的知识图谱补全方法及系统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：CN119312907B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202411356982.8，技术领域涉及：G06N5/025；该发明授权一种基于多视图对比学习的知识图谱补全方法及系统是由蒋成睿;黄海平;朱桂祥;常舒予;王睿;王凯;施恩译;王一鸣设计研发完成，并于2024-09-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多视图对比学习的知识图谱补全方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于多视图对比学习的知识图谱补全方法及系统，涉及人工智能技术领域。所述方法包括：接收原始知识图谱数据，对所述原始知识图谱数据进行数据清洗与标准化处理、图增强处理、多视图掩码编码及掩码处理和低维向量映射与特征正则化处理；构建模型的总损失函数，根据所述总损失函数进行模型训练和优化，得到知识图谱补全模型；调用所述知识图谱补全模型，利用解码器进行知识图谱补全。本方法能够完善图谱的完备性和均衡性，提升模型的预测精度和泛化能力，提高整个系统的整体性能和鲁棒性。

本发明授权一种基于多视图对比学习的知识图谱补全方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多视图对比学习的知识图谱补全方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： S1：接收原始知识图谱数据，对所述原始知识图谱数据进行数据清洗与标准化处理、图增强处理、多视图掩码编码及掩码处理和低维向量映射与特征正则化处理； S2：构建模型的总损失函数，根据所述总损失函数进行模型训练和优化，得到知识图谱补全模型； S3：调用所述知识图谱补全模型，利用解码器进行知识图谱补全； 其中，所述图增强处理包括： 通过三种图增强策略进行图像增强处理，获得三种不同视角的增强图；所述三种图增强策略为：节点丢弃处理、特征噪声注入处理和子图采样处理；其中，节点丢弃处理中，随机删除部分节点和它们的连接边，依据图中关系的数量自动调整删除比例；特征噪音加入处理中，给节点的关系特征和实体特征添加不同程度的噪音；子图采样处理中，从原图中选取部分连通的子图，根据预设的优先采样策略选择邻居节点加入子图，直到达到预定的子图大小； 所述构建模型的总损失函数包括： 对三个增强视图分别定义独立的对比损失函数，以最大化正样本对之间的相似度，同时最小化负样本对之间的相似度；将三个对比损失函数通过加权求和的方式进行合并，得到总对抗性损失函数；基于实际标签与预测概率的差异，构建关系预测任务的交叉熵损失函数，根据所述对抗性损失函数与预测任务的交叉熵损失函数，利用超参数进行平衡，得到总损失函数； 所述根据所述总损失函数进行模型训练和优化，得到知识图谱补全模型包括： 采用自动微分计算所述总损失函数关于模型参数的梯度，并使用Adam优化算法根据梯度和当前学习率调整模型参数，实现自适应的参数更新；使用验证集评估模型性能，在模型性能满足预设条件时停止训练模型，得到知识图谱补全模型。

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