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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利一种多源跨域数据查询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：CN119691003B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202510206906.7，技术领域涉及：G06F16/2453；该发明授权一种多源跨域数据查询方法及系统是由李博涵;吴文隆;文浩;王昊奋;尹海莲;李静波;卓俊男;赵鑫喆;刘元睿设计研发完成，并于2025-02-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多源跨域数据查询方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于信息检索技术领域，公开了一种多源跨域数据查询方法及系统。本发明方法包括如下步骤：首先利用大语言模型进行数据识别、提取、分类，构建多源知识图谱；其次基于大语言模型进行多源跨域数据的深度聚合和重构，得到同源知识线图；紧接着根据查询需求进行查询节点与所属子图的置信度计算，剔除低质量节点，从知识图谱中提取可信候选子图，以保证多域检索查询结果有效；最后将筛选出的可信候选子图嵌入提示词模板，利用垂直大模型进行数据查询。本发明基于大语言模型的多源知识融合和查询方法，将不同来源中的跨域数据进行整合形成领域知识，利用垂直大模型实现多源跨域数据的精准高效查询。

本发明授权一种多源跨域数据查询方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种多源跨域数据查询方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1.检索领域中的不同来源、不同存储形式的多源跨域数据，并利用大语言模型进行数据的识别、提取以及分类，构建多源知识图谱； 多源跨域数据类型包括结构化表格、半结构化XML文档以及非结构化文本；分别采用不同的数据转化解析器，对每一种不同的数据类型进行数据解析； 步骤2.对多源知识图谱进行重构和聚合，将零散分布于多源知识图谱中的各个具有相似语义的节点进行合并与重组，得到同源知识线图； 将步骤1中利用大语言模型进行提取得到的实体和关系，通过文本相似度模型对不同数据源中相同或相似实体进行匹配和对齐、以及对实体间关系进行梳理和融合，得到聚合的同源数据组，基于同源数据组构建同源知识线图，过程如下： 步骤2.1.对未访问节点集合、同源数据组以及孤立点集进行初始化处理，包括初始化未访问节点集合unvisited＝{V}，同源数据集合孤立点集 步骤2.2.遍历未访问节点集合中的每一个节点，针对当前遍历到的节点A，初始化用于存储同源节点的集合、边的集合以及同源节点的相关变量；再次遍历未访问节点集合中除节点A外的其他节点B，当判断节点A与其他节点B满足同源关系时，则执行以下操作： 将满足同源关系的当前节点A和其他节点B分别加入到同源节点集Usg和边集Esg；并且将当前节点A、其他节点B从未访问节点集合中移除，以避免重复访问和处理； 步骤2.3.在完成对某一节点的同源节点和边集的确定后，进行如下判断： 若同源节点集Usg为空集，则将当前节点A加入到孤立点集中，作为独立于同源数据组之外的特殊数据点进行单独管理；若同源节点集Usg不为空集，则将同源节点集Usg以及与之对应的边集Esg整体作为一个同源数据组SV，加入到同源数据集合SVs中； 步骤2.4.重复步骤2.2和步骤2.3，未访问节点集合中的所有节点均被遍历和处理完毕，完成整个同源知识图的构建过程，最终输出同源数据集合SVs和孤立点集 步骤2.5.对于同源数据集合SVs中的每个同源数据组SVi，其中包含的同源节点集Usg和同源边集Esg构成同源线性子图 将所有的同源线性子图和孤立点集进行聚合，得到同源知识线图 步骤3.依据查询需求，利用大语言模型在同源知识线图内进行查询节点的置信度得分，并计算对应同源线性子图的源可信度阈值，筛选与查询相关的可信候选子图； 通过互信息熵的置信度计算方法计算实体节点的置信度，综合考虑节点来源的可靠性、节点权威性及历史权威性因素，使用概率统计模型和大语言模型进行计算评分； 步骤4.将筛选出的可信候选子图的核心内容和关键关联信息嵌入提示词模板，随后利用垂直大模型筛选出与查询意图高度匹配的数据结果，作为数据查询结果。

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