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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利融合多社交媒体平台的知识图谱邻域结构非同构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：CN115422365B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202210936411.6，技术领域涉及：G06F16/36；该发明授权融合多社交媒体平台的知识图谱邻域结构非同构的实体对齐方法是由王柱;陈雅宣;刘慧;梁桐嘉;何私琦;郭斌;於志文设计研发完成，并于2022-08-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合多社交媒体平台的知识图谱邻域结构非同构的实体对齐方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种融合多社交媒体平台的知识图谱邻域结构非同构的实体对齐方法，包括：采集并融合多社交媒体平台的数据，根据用户的交互行为以及主题内容构建知识图谱；计算实体间的注意力权重，得到对中心实体贡献更大的邻居实体；通过拓扑不变函数分别对实体的单跳和两跳邻居进行聚合，补充实体的单跳和两跳邻居表示信息；利用门控机制结合单跳和两跳邻居表示，得到实体表示；根据对齐模块计算实体间的相似度，获得实体对齐的结果。本发明利用邻域结构非同构的实体对齐模型减弱非同构实体在图结构转换和传统图卷积网络转换中的特征损失，解决了实体非同构性所带来的问题，使得实体对齐的结果更加精准。

本发明授权融合多社交媒体平台的知识图谱邻域结构非同构的实体对齐方法在权利要求书中公布了：1.一种融合多社交媒体平台的知识图谱邻域结构非同构情况实体对齐方法，其特征在于步骤如下： S1、根据用户实体在多个社交媒体平台上的交互以及交互主题内容构建知识图谱；所述S1所构建的知识图谱中，所述用户、评论主题均作为其实体节点，用户与用户、用户与评论主题以三元组h,r,t的方式构成知识图谱； S2、计算实体间的注意力权重，标记对中心实体贡献更大的邻居实体；所述S2中，计算实体间的注意力权重方法具体为： S21：根据知识图谱，引入图注意力网络； S22：针对中心实体和两跳及以上邻居节点应用图注意力网络； S23：使用矩阵和分别对中心实体以及邻居实体进行线性变换，得出实体的注意力权重； S24：使用函数归一化标注实体邻居节点的注意力权重； S3、通过拓扑不变函数分别对实体的单跳和两跳邻居进行聚合，补充实体的单跳和两跳邻居表示信息；所述S3中，通过拓扑不变函数对知识图谱进行实体嵌入为： S31：根据知识图谱和S2处理后的实体表示，提取实体的特征矩阵； S32：将特征矩阵输入转换不变函数中； S33：将上一步函数输出值输入图卷积神经网络； S34：应用转换不变函数对原始特征及线性转换后的特征进行插值； S35：输出基于图卷积神经网络的转换不变函数的实体嵌入后的知识图谱； S4、利用门控机制结合单跳和两跳邻居表示，得到实体表示；所述S4中，利用门控机制结合单跳和两跳邻居表示的方法具体为： S41：利用公式聚合表示S2所得到的实体与其两跳邻居的注意力权重； S42：通过门控机制合并实体的单跳和两跳邻居的聚合表示，控制S3图卷积神经网络中多图层传递引入的噪声，优化知识图谱表示； S5、根据对齐模块计算处理后的实体表示，得到实体间相似度，获得对齐的最终结果；所述S5中，根据对齐模块计算实体间的相似度，获得实体对齐结果的方法具体为： S51：引入曼哈顿距离计算公式计算S4所得实体嵌入之间的距离度量； S52：返回各源实体的目标实体排序列表，排名最高即视为对齐。

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