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龙图腾网获悉南方科技大学申请的专利推荐系统的知识图谱链接预测任务负样本生成方法和装置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：CN119862419B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202411939666.3，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权推荐系统的知识图谱链接预测任务负样本生成方法和装置是由王赵融杰;张进设计研发完成，并于2024-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本推荐系统的知识图谱链接预测任务负样本生成方法和装置在说明书摘要公布了：本申请涉及一种推荐系统的知识图谱链接预测任务负样本生成方法和装置。所述方法包括：根据预先设置的嵌入模型，对推荐系统中知识图谱中待推理实体进行初始嵌入，得到初始嵌入表示，将高斯噪声在每个时间步逐步添加到初始嵌入表示中，建立前向加噪模型，在每个时间步通过设定条件嵌入引导对前向加噪模型输出的噪声化嵌入实体逐步去除噪声，建立反向去噪模型，通过在反向去噪模型的反向去噪过程中进行采样，得到推荐系统的知识图谱链接预测任务负样本。采用本方法能够提升推荐系统中知识图谱链接预测任务的预测能力。

本发明授权推荐系统的知识图谱链接预测任务负样本生成方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种推荐系统的知识图谱链接预测任务负样本生成方法，其特征在于，所述方法包括： 根据预先设置的嵌入模型，对推荐系统中知识图谱中待推理实体进行初始嵌入，得到初始嵌入表示； 将高斯噪声在每个时间步逐步添加到初始嵌入表示中，建立前向加噪模型； 在每个时间步通过设定条件嵌入引导对所述前向加噪模型输出的噪声化嵌入实体逐步去除噪声，建立反向去噪模型； 通过在所述反向去噪模型的反向去噪过程中进行采样，得到推荐系统的知识图谱链接预测任务负样本； 将高斯噪声在每个时间步逐步添加到待推理的初始嵌入表示中，建立前向加噪模型，包括： 将高斯噪声在每个时间步逐步添加到待推理的初始嵌入表示中，建立前向加噪模型为： ； ； 其中，表示每个时间步的噪声强度，t为时间步，T为总时间步数，表示t时间步的噪声化嵌入实体，表示初始嵌入表示，表示正态分布，，，真实噪声服从正态分布，正态分布中为均值，为标准差，为协方差，I为单位矩阵； 在每个时间步通过设定条件嵌入引导对所述前向加噪模型输出的噪声化嵌入实体逐步去除噪声，建立反向去噪模型，包括： 在每个时间步通过设定条件嵌入引导对所述前向加噪模型输出的噪声化嵌入实体逐步去除噪声，建立反向去噪模型为： ； ； 其中，是表示反向去噪过程的概率分布，描述从时间步t到时间步t-1的去噪过程，是扩散模型反向过程中根据时间步t、噪声化的嵌入以及条件嵌入预测的均值，是该时间步的方差，是预测噪声。

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