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龙图腾网获悉国家计算机网络与信息安全管理中心申请的专利基于语义交互匹配网络的知识图谱补全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：CN115129884B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202210605631.0，技术领域涉及：G06F16/36；该发明授权基于语义交互匹配网络的知识图谱补全方法及系统是由王禄恒;付培国;孙立远;赵志云;葛自发;孙小宁;万欣欣;李欣;袁钟怡;王晴;杜宛真;谢祎;朱家祺设计研发完成，并于2022-05-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于语义交互匹配网络的知识图谱补全方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于语义交互匹配网络的知识图谱补全方法，其包括以下步骤：S1、将数据集划分为训练子集、验证子集和测试子集；S2、设定初始参数K、θ1、θ2；S3、构建支持集、查询集和负样本集；S4、获取第一子图表示、第二子图表示和第三子图表示；S5、计算得相似度得分一和相似度得分二；S6、计算损失函数值L；S7、获取知识谱图补全模型；S8、将补全信息补入至待补全的知识图谱中。本发明通过捕获实体邻居之间的语义交互来增强实体表示，实现了对小样本数据的知识图谱的补全工作，并取得了较好的成果，大大提升了知识图谱补全技术的泛用性、可拓展性，促进了知识图谱在当前尚不完善的特定领域的普及。

本发明授权基于语义交互匹配网络的知识图谱补全方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于语义交互匹配网络的知识图谱补全方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、将知识图谱数据集划分为训练子集、验证子集和测试子集； S2、设定初始参数K、θ1、θ2；K为支持集大小；θ1为交互式子图编码器的学习参数；θ2为交互式匹配处理器的学习参数； S3、基于知识图谱数据集分别构建支持集、查询集和负样本集； S4、将支持集、查询集和负样本集中的三元组分别通过交互式子图编码器转换为第一子图表示、第二子图表示和第三子图表示； S5、将第一子图表示和第二子图表示输入至交互式匹配处理器中，计算得相似度得分一；第一子图表示和第三子图表示输入至交互式匹配处理器中，计算得相似度得分二； 交互式匹配处理器的工作步骤具体为： 步骤A：对于给定的查询集的三元组=hi,r,ti和支持集，在交互式子图编码器中计算出其子图表示pq和； 步骤B：计算变压器的隐藏状态ci，i表示对c的索引： c=Transformerc0 c0=[Pq,Ps1,…，Psk] 其中，c0是变压器的输入端； 步骤C：将si的注意力得分表述为： 其中，αi是注意力分数，π是一个度量函数；Dc0表示隐藏状态的维数； 步骤D：计算出关系r的注意原型： 步骤E：估计出查询样本的相似度得分： 其中，π与步骤三中的度量函数π相同； 在交互式匹配处理器中计算出的相似度得分即为负样本集的相似度得分； S6、引入损失函数，基于测试子集、相似度得分一和相似度得分二计算损失函数值L；基于训练子集根据梯度下降法更新参数θ1、θ2；基于验证子集更新参数K； S7、重复S3～S6，直至训练过程结束，得到知识谱图补全模型； S8、将待补全的知识图谱输入至知识图谱补全模型中，最高分数对应的三元组为补全信息，将补全信息补入至待补全的知识图谱中。

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