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龙图腾网获悉中山大学;深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司申请的专利一种面向多版本知识图谱的实体匹配方法、装置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：CN116306933B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202310116057.7，技术领域涉及：G06N5/022；该发明授权一种面向多版本知识图谱的实体匹配方法、装置及介质是由郝迈;由林麟;陈振武;梁晨;蔡铭设计研发完成，并于2023-02-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向多版本知识图谱的实体匹配方法、装置及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向多版本知识图谱的实体匹配方法、装置及介质，方法包括：获取历史版本的知识图谱数据，构建知识图谱版本库；确定各版本知识图谱内的实体编号及实体标签；计算各个实体的文本属性特征向量；构建包含各个实体及邻近实体的实体集；提取每一实体集的特征矩阵，得到数据集；计算每一实体的节点特征；计算每一实体的特征值与损失；将每一实体的损失进行共享以及反向传播，计算版本间实体的相似度，完成实体匹配。本发明基于孪生‑图卷积神经网络，能够精确提取实体的节点特征，可以完成在多版本、不同尺寸知识图谱间的实体匹配。本发明降低了复杂度，提高了准确率及效率，可广泛应用于计算机技术领域。

本发明授权一种面向多版本知识图谱的实体匹配方法、装置及介质在权利要求书中公布了：1.一种面向多版本知识图谱的实体匹配方法，其特征在于，包括： 获取历史版本的知识图谱数据，构建知识图谱版本库； 确定所述知识图谱版本库中各版本知识图谱内的实体编号及实体标签； 计算各个实体的文本属性特征向量； 根据图结构搜索每一实体的邻近实体，构建包含各个实体及邻近实体的实体集； 根据所述文本属性特征向量和所述实体集之间的连接属性，提取每一实体集的特征矩阵，得到数据集； 根据孪生神经网络，按照不同版本分别将实体输入图卷积子网络，计算每一实体的节点特征； 根据相似度评价函数、损失函数以及所述知识图谱版本库中各版本知识图谱内的实体编号和实体标签，计算每一实体的特征值与损失； 将每一实体的损失进行共享以及反向传播，根据所述孪生神经网络计算的每一实体的节点特征，计算版本间实体的相似度，完成实体匹配； 所述方法还包括构建孪生-图卷积网络的步骤，该步骤包括： 构建基于同一本体数据源、不同版本的知识图谱； 通过图卷积子网络，获得知识图谱版本间实体的节点特征； 通过孪生神经网络进行共享损失，支撑不同尺寸的知识图谱中不同版本间的实体匹配； 所述根据所述文本属性特征向量和所述实体集之间的连接属性，提取每一实体集的特征矩阵，得到数据集，包括： 根据实体间连接的边的权重与指向性，生成不同的邻接矩阵； 根据节点度原理，生成不同的度矩阵； 所述方法还包括构建孪生神经子网络的步骤，该步骤包括以下至少之一： 根据匹配目标的差异，确定孪生神经子网络为图卷积网络-图卷积网络； 或者，根据匹配目标的差异，确定孪生神经子网络为图卷积网络-卷积网络； 或者，根据匹配目标的差异，确定孪生神经子网络为卷积网络-卷积网络。

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