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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利一种知识图谱链接预测方法、装置、设备及介质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：CN119669484B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202411809520.7，技术领域涉及：G06F16/36；该发明授权一种知识图谱链接预测方法、装置、设备及介质是由杨希;符永铨;王艺霖;苏华友;乔鹏;许金伟;高蕾;贾孟涵;李东升设计研发完成，并于2024-12-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种知识图谱链接预测方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种知识图谱链接预测方法、装置、设备及介质，涉及知识图谱链接预测技术领域，包括：对初始知识图谱进行实体类型规范化处理和关系类型规范化处理得到规范化知识图谱；对规范化知识图谱中的每两种实体类型之间各种目标实体对应的若干种目标实体关系进行分组处理，得到目标数量组实体关系样本；一组实体关系样本中所有目标实体关系对应两种实体类型；实体关系包括头实体、关系类型和尾实体；通过图神经网络将目标数量组实体关系样本均衡分发至计算节点得到计算节点数量个样本组，通过副本网络并行训练样本组，以更新图神经网络参数，得到链接预测模型，实现知识图谱链接预测；每个计算节点中存在一个图神经网络的副本网络。

本发明授权一种知识图谱链接预测方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种知识图谱链接预测方法，其特征在于，包括： 对基于目标内容构建的初始知识图谱进行实体类型规范化处理和关系类型规范化处理，得到规范化知识图谱； 对所述规范化知识图谱中的每两种实体类型之间各种目标实体对应的若干种目标实体关系进行分组处理，以得到目标数量组实体关系样本；其中，一组所述实体关系样本中所有所述目标实体关系对应同两种实体类型；实体关系包括头实体、关系类型和尾实体； 通过图神经网络将所述目标数量组所述实体关系样本均衡分发至若干计算节点得到计算节点数量个样本组，通过副本网络并行训练所述计算节点数量个样本组，以更新所述计算节点数量个样本组，得到链接预测模型，以实现知识图谱链接预测；每个所述计算节点中存在一个所述图神经网络的所述副本网络； 其中，所述通过副本网络并行训练所述计算节点数量个样本组，以更新图神经网络参数，得到链接预测模型，包括： 通过所述副本网络并行训练所述计算节点数量个样本组得到初次预测结果，并对每个所述计算节点进行梯度计算得到每个所述计算节点对应的目标梯度； 进行所有所述计算节点之间的梯度共享，并计算平均梯度以实现所述计算节点之间的梯度融合； 通过图神经网络基于所述平均梯度并行处理所述节点数量个样本组对应的所述初次预测结果得到最终预测结果，以更新图神经网络参数，得到链接预测模型；其中，所有节点的所述最终预测结果都相同。

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