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龙图腾网获悉天津科技大学;国家电网有限公司信息通信分公司;国家电网有限公司华北分部申请的专利基于知识图谱的电力通信设备故障信息多特征推荐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：CN117271835B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202310656670.8，技术领域涉及：G06F16/901；该发明授权基于知识图谱的电力通信设备故障信息多特征推荐方法是由张翼英;渠慧颖;张傲;张素香;高德荃;曹津平;李伟;庞九凤;刘雯静;张亚昊;史睿;韩笑;邱雪;郭永和设计研发完成，并于2023-06-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于知识图谱的电力通信设备故障信息多特征推荐方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于知识图谱的电力通信设备故障信息多特征推荐方法，包括如下步骤：获取用户历史检索信息和电力通信设备故障信息；根据用户历史检索信息，构建用户历史检索子图；根据用户历史检索子图，提取用户特征；根据电力通信设备故障信息，利用Neo4j构建电力通信设备故障知识图谱；根据电力通信设备故障知识图谱中的目标节点领域信息，提取图谱特征；将用户特征和图谱特征输入至交叉压缩单元中进行交叉学习，输出电力通信设备故障预测信息。该方法可以实现电力通信设备故障信息的精准检索和个性化推荐，辅助电力通信设备智能运维。

本发明授权基于知识图谱的电力通信设备故障信息多特征推荐方法在权利要求书中公布了：1.基于知识图谱的电力通信设备故障信息多特征推荐方法，其特征在于，包括如下步骤： 获取用户历史检索信息和电力通信设备故障信息； 根据所述用户历史检索信息，构建用户历史检索子图； 根据所述用户历史检索子图，提取用户特征； 根据所述电力通信设备故障信息，利用Neo4j构建电力通信设备故障知识图谱； 根据所述电力通信设备故障知识图谱中的目标节点邻域信息，提取图谱特征； 将所述用户特征和所述图谱特征输入至交叉压缩单元中进行交叉学习，输出电力通信设备故障预测信息； 所述根据所述用户历史检索子图，提取用户特征，具体包括： 将所述用户历史检索信息作为偏好传播的种子集，以目标实体节点为中心沿着所述用户历史检索子图中的实体定向关系向外扩展，形成与第z跳邻域信息对应的第z跳实体集； 采用图卷积神经网络从所述第z跳实体集中提取出用户特征； 所述根据所述电力通信设备故障知识图谱中的目标节点邻域信息，提取图谱特征，具体包括： 将所述电力通信设备故障知识图谱转换为无向图；并设置所述电力通信设备故障知识图谱中的每个目标节点都保留相同数量的邻域实体； 获取以用户检索实体为目标节点时，受对应邻域实体的影响程度，记作邻居得分； 基于所述邻居得分，聚合用户检索实体的知识图谱邻域信息，获得聚合后的邻域信息的图谱特征。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人天津科技大学;国家电网有限公司信息通信分公司;国家电网有限公司华北分部，其通讯地址为：300457 天津市滨海新区经济技术开发区第十三大街9号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。