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龙图腾网获悉中国科学院计算技术研究所申请的专利一种基于知识图谱的特定目标可视化分析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：CN116049381B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202211667430.X，技术领域涉及：G06F16/34；该发明授权一种基于知识图谱的特定目标可视化分析方法及系统是由王元卓;沈英汉;程松庆;江旭晖;胡玉龙;陈中正;李子健设计研发完成，并于2022-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于知识图谱的特定目标可视化分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于知识图谱的特定目标可视化分析方法和系统，包括：获取来自多个数据源包括实体数据和动态事件数据的基础数据库，采用流式文本单遍聚类方法对该基础数据库中各数据源的话题进行分类，并对各数据源的关键信息、实体及实体间关系信息进行提取，融合各数据源的提取结果构建知识图谱；以待分析的特定目标检索该知识图谱，得到该特定目标的目标实体和关联事件；对该目标实体进行人员分析和组织分析，形成该目标实体的实体画像；以节点和边形式展示该目标实体与其关联实体之间或该目标实体与该关联事件的关联关系。本发明提供了多领域数据综合分析的能力，提供时序线索推理、隐含线索推理功能，可以挖掘出数据库中并不存在的线索数据。

本发明授权一种基于知识图谱的特定目标可视化分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于知识图谱的特定目标可视化分析方法，其特征在于，包括： 步骤S1、获取来自多个数据源包括实体数据和动态事件数据的基础数据库，采用流式文本单遍聚类方法对该基础数据库中各数据源的话题进行分类，并对各数据源的关键信息、实体及实体间关系信息进行提取，融合各数据源的提取结果构建知识图谱； 步骤S2、以待分析的特定目标检索该知识图谱，得到该特定目标的目标实体和关联事件；对该目标实体进行人员分析和组织分析，形成该目标实体的实体画像；以节点和边形式展示该目标实体与其关联实体之间或该目标实体与该关联事件的关联关系； 其中，步骤2中该关联事件包括时序事件线索推理事件；基于该特定目标和该知识图谱，通过基于事件图神经注意力网络的时序事件推理模型，预测该特定目标参与事件的趋势，得到该时序事件线索推理事件； 该时序事件推理模型训练过程包括： 初始化实体向量、关系向量与时间向量，设置为可训练模式；对于查询q＝s,r,t以及正确实体o，初始化查询表示向量为 从特定目标实体s出发，通过随机游走采集器采样N条长度为l的路径线索，组装为线索集P＝{p0,p1,...,pN}，其中N与l为自定义参数； 通过路径编码器编码线索集中的路径，对于路径p＝[s,r0,t0,o0,r1,t1,o1,...,rl-1,tl-1,ol-1]其中s0＝s，编码公式为0≤k≤l-1： tk＝σWrΔtk+Urhk-1 上述公式中的Δtk＝tk-tk-1当k＝0时，Δtk＝0；tk代表时序门限控制表示，代表本单元编码的语义信息，Wr,Wh与Ur,Uh代表4个映射矩阵，s⊕rk⊕ok为路径中第k步对应关系与实体向量；LSTM第k步的输出为hk； 路径p对应第l-1步的输出hl-1成为该路径的编码向量p，据此，得到路径线索集的编码向量{p0,p1,...,pN}； 使用Softmax计算每个编码向量对于查询的attention分值{α0,α1,...,αN}； 通过路径线索集的编码向量，得到全局线索表示 通过线索集P，依据路径中事件时间信息的构建查询子图序列{SG0,SG1,...,SGt-1}； 使用子图编码模块的图神经网络编码子图序列中每一个子图，得到子图中的节点表示{SG0,SG1,...,SGt-1}； 使用时序推理模块的单向循环神经网络编码上述子图序列的节点表示，输出t时刻的子图节点表示SGt； 结合全局线索表示计算SGt中每个节点的匹配分数； 选取匹配分数最高的实体o′与正确实体o，通过二分类损失函数计算本次训练的损失，通过反向传播算法训练更新该时序事件推理模型。

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