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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种结合知识图谱的个人敏感信息分类分级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：CN116108167B 。

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：202211411070.7，技术领域涉及：G06F16/35；该发明授权一种结合知识图谱的个人敏感信息分类分级方法是由杨浩淼;卢锐恒;白雪珺;汪小芬;李经纬;薛冬昀;葛孟雨;李佳晟;王宇;张晓磊;向坤兰;黄大彬;陈沫设计研发完成，并于2022-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种结合知识图谱的个人敏感信息分类分级方法在说明书摘要公布了：本发明涉及信息化技术领域，提供了一种结合知识图谱的个人敏感信息分类分级方法。目的在于解决现有的个人敏感信息分类分级方法往往仅考虑了单个场景的实现，忽略了多场景数据分类分级的实现的问题。主要方案包括对包含个人信息的文本数据进行实体抽取和关系抽取，得到实体的集合与关系的集合；根据实体与关系的集合先构建个人信息知识图谱；对每个实体进行特征提取，得到每个实体对应的一个特征向量；对特征向量进行聚类，得到实体的聚类结果；将聚类结果的每一类别进行安全级别分级，得到敏感级别信息；将敏感级别信息与个人信息知识图谱相关联，得到个人敏感信息分类分级知识图谱。当新场景到来时，利用多知识图谱融合技术进行增量地更新。

本发明授权一种结合知识图谱的个人敏感信息分类分级方法在权利要求书中公布了：1.一种结合知识图谱的个人敏感信息分类分级方法，其特征在于,包括以下步骤： 步骤1、对包含个人信息的文本数据进行实体抽取和关系抽取，得到一般实体的集合与关系的集合； 步骤2、根据一般实体与关系的集合先构建个人信息知识图谱； 步骤3、对步骤1中的每个一般实体进行特征提取，得到每个一般实体对应的一个特征向量； 步骤4、对特征向量进行聚类，得到一般实体的聚类结果； 步骤5、将步骤4的聚类结果的每一类别进行安全级别分级，得到敏感级别信息，敏感级别信息中的每一个级别对应一个级别实体； 步骤6、将敏感级别信息与个人信息知识图谱相关联，得到个人敏感信息分类分级知识图谱； 步骤7、当新场景到来时，利用多知识图谱融合技术进行增量地更新； 步骤7具体包括以下步骤： 步骤7.1、新场景使用步骤1-6进行个人敏感信息分类分级知识图谱的构建，得到新场景的个人敏感信息分类分级知识图谱； 步骤7.2、进行实体对齐，找到新场景中与原有场景中指代相同的实体，所述实体包括一般实体和级别实体； 步骤7.3、进行知识图谱融合， 若新场景中的实体a已存在于原有场景中，则在新场景中找到与a直接关联的实体An得到实体集合A，选择实体集合A中的存在于新场景而没有存在于原有场景的实体A’n，将实体A’n创建于原有场景中并与实体a进行直接关联； 若新场景中实体b未存在原有场景中，则在原有场景中创建新实体b，并在新场景中找到与b直接关联的实体Bn得到集合B，选择实体集合B中仅存在于新场景而没有存在于原有场景的实体B’n，将实体B’n创建于原有场景中并与实体b进行直接关联，完成了增量更新，在原有个人敏感信息分类分级场景中融合了新场景的信息。

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