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龙图腾网获悉曲阜师范大学申请的专利一种基于图注意力网络的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：CN114880490B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202210646659.9，技术领域涉及：G06N5/022；该发明授权一种基于图注意力网络的知识图谱补全方法是由王艳娜;闵雪洁;周子力;刘登辉;周淑霄;张政;周戈;侯晓辉;高士亮;包新月设计研发完成，并于2022-06-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图注意力网络的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图注意力网络的知识图谱补全方法，其是一种基于匹配度量的补全方法，该方法基于图注意力网络通过注意力机制建模不完整三元组的元的局部邻域，根据节点特征的重要性赋予局部邻域中的邻居以不同权重，生成更准确的元表示，再通过匹配网络匹配不完整三元组和参考集，选择排名最高的候选元作为最终补全值，从而能更准确地补全知识图谱中的各个不完整三元组，补全结果更符合客观事实，能高效准确地完成知识图谱的补全任务。

本发明授权一种基于图注意力网络的知识图谱补全方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图注意力网络的人物关系知识图谱补全方法，其特征在于，该方法具体包括以下步骤： 步骤1、抽取所述人物关系知识图谱中的一不完整三元组，该不完整三元组至少具有一待补全元e和一已有实体元； 步骤2、基于所述已有实体元，在所述人物关系知识图谱中检索出与所述已有实体元相关的邻居三元组h，r，t，并将检索出的所有邻居三元组h，r，t归集为邻居三元组集S； 步骤3、计算所述邻居三元组集S中每一个邻居三元组h，r，t的归一化注意力系数α归，具体为： 首先，使用如下公式计算每一个邻居三元组h，r，t的注意力值α： α＝σUTWh,r,t 其中，注意力值α的大小表示该邻居三元组h，r，t对所述已有实体元的重要性程度，σ为图注意力网络用非线性激活函数，U为σ的权重矩阵，W为可学习线性变换权重矩阵，Wh,r,t为该邻居三元组h，r，t的向量表示； 接着，使用如下公式计算每一个邻居三元组h，r，t的归一化注意力系数α归： α归＝Softmaxα 其中，Softmax为图注意力网络用归一化指数函数； 步骤4、基于图注意力网络的注意力机制，使用如下公式更新所述邻居三元组集S中每一个邻居三元组h，r，t的头实体元h和尾实体元t，以获得更新邻居三元组h'，r，t'： 其中，为更新邻居三元组h'，r，t'的向量表示，σ为图注意力网络用非线性激活函数，W为可学习线性变换权重矩阵，Wh,r,t为该邻居三元组h，r，t的向量表示，W1为权重矩阵，为所述已有实体元的向量表示，b为偏置； 步骤5、在所述邻居三元组集S中选取N个所述更新邻居三元组h'，r，t'，并归集为参考集SN； 步骤6、使用如下公式计算所述不完整三元组与所述参考集SN之间的参考归一化注意力系数αN： 其中，为所述不完整三元组的向量表示，为所述参考集SN的向量表示，Softmax为图注意力网络用归一化指数函数； 步骤7、基于注意力机制，使用如下公式计算适应不同任务关系的通用表示式： 其中，为所述通用表示式； 步骤8、抽取所述人物关系知识图谱中的一个元e'作为补全值填充至所述不完整三元组中所述待补全元e的位置，然后使用如下公式计算该不完整三元组和所述参考集SN之间的语义相似度β： 其中，为点积度量函数，为所述不完整三元组使用元e'补全后的向量表示； 步骤9、不断重复上述步骤8，直至计算出所述人物关系知识图谱中所有元e'所对应的语义相似度β，并将其中最大语义相似度β所对应的元e'作为最终补全值填充至所述不完整三元组中所述待补全元e的位置； 步骤10、不断重复上述步骤1-9，直至所述人物关系知识图谱中所有的不完整三元组被补全。

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