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龙图腾网获悉云南省大数据有限公司申请的专利基于大模型和知识图谱的多数据标准定义冲突消解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：CN120653720B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202511155909.9，技术领域涉及：G06F16/31；该发明授权基于大模型和知识图谱的多数据标准定义冲突消解方法是由高培皎;杨姝怡;张英;胡文菲;马雨涵设计研发完成，并于2025-08-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大模型和知识图谱的多数据标准定义冲突消解方法在说明书摘要公布了：本发明涉及基于大模型和知识图谱的多数据标准定义冲突消解方法，属公共数据治理和数据标准化领域。本发明包括：多数据标准定义提取与预处理；定义语义表示与大模型解析：利用大模型对每个数据项的定义进行语义分析，生成语义嵌入向量和关键特征；知识图谱构建与实体对齐：构建包含所有数据项的知识图谱，采用实体对齐算法将不同标准中语义相近的数据项节点连接起来，形成候选对齐关系；冲突检测与类型识别：针对对齐后的数据项定义、对比属性和值，识别出定义冲突点并分类标记冲突类型；全局优化的冲突消解算法进行冲突消解与统一定义生成。本发明解决现有技术中数据标准定义不一致所带来的数据孤岛和语义冲突问题。

本发明授权基于大模型和知识图谱的多数据标准定义冲突消解方法在权利要求书中公布了：1.基于大模型和知识图谱的多数据标准定义冲突消解方法，其特征在于：所述方法包括： S1、多数据标准定义提取与预处理：从各数据标准文档中提取数据项定义，清洗并规范化表示； S2、定义语义表示与大模型解析：利用大模型对每个数据项的定义进行语义分析，生成语义嵌入向量和关键特征； S3、知识图谱构建与实体对齐：构建包含所有数据项的知识图谱，采用实体对齐算法将不同标准中语义相近的数据项节点连接起来，形成候选对齐关系； S4、冲突检测与类型识别：针对对齐后的数据项定义、对比属性和值，识别出定义冲突点并分类标记冲突类型； S5、全局优化的冲突消解算法进行冲突消解与统一定义生成：设计全局优化的冲突消解算法消解冲突；动态调整匹配关系或属性取值，生成统一的解决方案，并输出融合后的数据标准定义； 所述S5具体步骤包括： 输入为冲突列表和当前匹配图谱状态；全局优化的冲突消解算法首先初始化： 建立优化问题的目标函数；设定目标函数以“整体匹配质量”减去“冲突代价”为衡量，最大化；目标函数形式化为： ； 其中，表示一组选定的匹配对，第一项是所有选定匹配的总相似度得分，第二项是属性冲突惩罚；第三项是匹配集合中违背一对一原则的数量； 然后进入迭代优化阶段，采用模拟退火策略遍历解空间，具体操作包括： 1、定义邻域操作：随机选择一种对一组选定的匹配对的修改作为新解候选； 设计针对属性冲突的邻域操作，这些操作产生不同的新方案； 2、评价与接受准则：计算新方案的目标函数；比较； 如果，则无条件接受作为当前解； 如果，则按照模拟退火的Metropolis准则以一定概率接受该解，以跳出局部最优； 具体接受概率取决于当前“温度”参数； 3、动态权重调整：在迭代过程中，定期根据剩余冲突情况调整相似度加权系数或目标函数惩罚系数； 动态调整函数基于当前冲突率制定：令表示当前匹配集合中属性冲突的比例，那么更新属性的重要性权重，更新后的权重为： ； 其中为调节系数；是指当前迭代中，属性的重要性权重，表示在刚分配到这一轮迭代时，对该属性的重要程度的当前评估；是指表示在下一轮迭代中，属性p的重要性权重将被更新为该值； 4、迭代收敛与最优解产生：随着温度降低和权重调整，算法会逐步收敛到一个稳定的最终的匹配关系集合；输出最终的匹配关系集合； 基于最终对齐结果，构建统一的知识图谱。

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