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龙图腾网获悉合肥工业大学申请的专利一种基于邻居实体的医学知识图谱自动化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：CN119227796B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202411413549.3，技术领域涉及：G06N5/022；该发明授权一种基于邻居实体的医学知识图谱自动化对齐方法是由程周;钟金宏设计研发完成，并于2024-10-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于邻居实体的医学知识图谱自动化对齐方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于邻居实体的医学知识图谱自动化对齐方法：包括，1获取源医学知识图谱和目标医学知识图谱；2利用预训练模型得到医学实体的基本向量表示；3构建邻居关系掩码矩阵；4构建邻居实体交互矩阵；5得到实体之间的综合相似度并利用损失函数微调模型；6利用实体对齐评价指标检验医学知识图谱之间的对齐程度。本发明采用基于邻居实体的医学知识图谱自动化对齐方法，模型除了在两个存在异质性的医学知识图谱之间考虑实体本身之间的相似性对实体对齐的影响，还考虑实体的邻居实体之间的相似性对实体对齐效果的影响，增强了模型的泛化能力，从而在知识图谱融合、数据治理、文本理解、问答系统等领域做出贡献。

本发明授权一种基于邻居实体的医学知识图谱自动化对齐方法在权利要求书中公布了：1.一种基于邻居实体的医学知识图谱自动化对齐方法，其特征在于，是按如下步骤进行： 步骤一：获取源医学知识图谱和目标医学知识图谱，其中，表示中的查询实体集合，表示中的查询关系集合，表示中的目标实体集合，表示中的目标关系集合； 令中的任一查询实体记为，令中的任一查询关系记为，令中的任一目标实体记为，令中的任一目标关系记为； 步骤二：构建基于邻居实体的医学知识图谱自动化对齐网络，包括：向量表示模块、邻居关系掩码矩阵构建模块、邻居实体交互矩阵构建模块、综合相似度计算模块； 步骤2.1：所述向量表示模块利用式1分别对和进行处理，得到的嵌入向量和的嵌入向量： 1 式1中，表示多层感知机，表示类标签的符号； 步骤2.2：所述邻居关系掩码矩阵构建模块根据实体的嵌入向量，构建邻居关系掩码矩阵； 步骤2.3：所述邻居实体交互矩阵构建模块根据实体的嵌入向量和，构建和的权重调整后的邻居实体交互矩阵，得到最终相似度嵌入； 步骤2.4：所述综合相似度计算模块利用式12计算和的综合相似度： 12 式12中，表示余弦函数，表示拼接操作； 步骤三：利用式13构建成对边界损失函数，从而利用梯度下降法对所述基于邻居实体的医学知识图谱自动化对齐网络进行训练，并在训练过程中不断调整成对边界损失函数的值，直至成对边界损失函数收敛为止，从而得到训练后的基于邻居实体的医学知识图谱自动化对齐网络，用于输出源医学知识图谱和目标医学知识图谱之间的综合相似度； 13 式13中，是最大化操作，表示中与语义对齐的任一正样本目标实体，表示中与语义非对齐的任一负样本目标实体，是正样本实体对和负样本实体对之间强制执行的边界值，表示用距离来衡量和之间的相似度，表示用余弦相似度来衡量和之间的相似度。

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