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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利一种基于噪声优化与属性融合的实体对齐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：CN116737957B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202310720797.1，技术领域涉及：G06F16/36；该发明授权一种基于噪声优化与属性融合的实体对齐方法是由彭涛;毕海嘉;王若霖;包铁;刘露设计研发完成，并于2023-06-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于噪声优化与属性融合的实体对齐方法在说明书摘要公布了：本发明适用于知识图谱技术领域，提供了一种基于噪声优化与属性融合的实体对齐方法，包括以下步骤：对实体种子集合进行噪声初始化，获得准确的噪声实体对；注入噪声感知优化生成器，在真实种子实体对的相关分布周围获取更多的噪声实体对；产生噪声实体对后，送入噪声感知优化鉴别器，鉴别出真实的种子实体对以及噪声实体对；噪声感知优化生成器与噪声感知优化鉴别器相互迭代，得到信任分数并与阈值θ进行比较得到纯净的标记数据；将获得的真实种子实体对，通过GCN进行结构嵌入，最终获取结构对齐模型。该方法利用噪声优化与属性结合的方式不仅降低了复杂程度，且提高了实体对齐的效果，在减少实验开销的基础上，获得具有优秀的实体对齐效果。

本发明授权一种基于噪声优化与属性融合的实体对齐方法在权利要求书中公布了：1.一种基于噪声优化与属性融合的实体对齐方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、对实体种子集合进行噪声初始化，获得准确的噪声实体对； 步骤2、注入噪声感知优化生成器，在真实种子实体对的相关分布周围获取更多的噪声实体对； 步骤3、产生噪声实体对后，送入噪声感知优化鉴别器，鉴别出真实的种子实体对以及噪声实体对； 步骤4、噪声感知优化生成器与噪声感知优化鉴别器相互迭代，得到信任分数并与阈值θ进行比较得到纯净的标记数据； 步骤5、将获得的真实种子实体对，通过GCN进行结构嵌入，最终获取结构对齐模型； 在所述步骤1中，初始状态下，需要预先人工产生准确的噪声实体对；在包含标签的种子集合中提取部分种子实体对并对其进行随机替换，替换完成后与剩余的实体对进行融合，从而获取准确的噪声实体对； 在所述步骤2中，初始化完成后，为获得更多的噪声实体对，噪声感知优化生成器需在真实种子实体对的相关分布周围获取噪声实体，噪声感知优化生成器基于负样本的概率产生实体对，所述负样本的生成采用伯努利负采样方式； 在所述步骤5中，利用预训练词向量作为结构嵌入的输入部分，将预训练词向量作为GCN初始化，GCN负责将数据信息表示成低维向量；GCN采用稳定的两层GCN层，每一层的输出为下一层的输入数据，并初始化其权重； 同时，对于属性嵌入，同样采用预训练词向量来生成属性表示，具体的，利用Word2Vec下的CBOW连续词袋方式建模属性预训练词向量，并选取前3000个频繁属性，采用两层GCN并配合高速门控机制HighwayGates进行去噪处理。

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