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龙图腾网获悉深圳市腾讯网络信息技术有限公司申请的专利表征学习方法、装置、设备、存储介质及计算机程序产品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：CN117056523B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202210737770.9，技术领域涉及：G06N3/08；该发明授权表征学习方法、装置、设备、存储介质及计算机程序产品是由谢思发;程序;李雪莲;聂丰;叶志秀设计研发完成，并于2022-06-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本表征学习方法、装置、设备、存储介质及计算机程序产品在说明书摘要公布了：本申请公开一种表征学习方法、装置、设备、存储介质及计算机程序产品，其相关实施例可应用于人工智能等场景。方法包括：对知识图谱包括的多个三元组进行划分处理，得到第一三元组集合以及第二三元组集合；基于第一三元组集合中各个三元组对应的表征向量组，确定第一三元组集合中各个三元组包括的头实体和关系的表征向量和，指向尾实体的表征向量的第一距离；基于第二三元组集合中各个三元组对应的表征向量组，确定第二三元组集合中各个三元组包括的头实体的表征向量，指向尾实体的表征向量的第二距离；根据第一距离以及第二距离，确定知识图谱包括的各个三元组中头实体、关系以及尾实体的目标表征向量；可提高知识图谱表征学习的准确性。

本发明授权表征学习方法、装置、设备、存储介质及计算机程序产品在权利要求书中公布了：1.一种表征学习方法，其特征在于，包括： 对知识图谱包括的多个三元组进行划分处理，得到第一三元组集合以及第二三元组集合；三元组包括头实体、关系和尾实体，所述第一三元组集合中第一尾实体的种类，多于所述第二三元组集合中第二尾实体的种类，所述第一尾实体包括：与所述第一三元组集合中同一种关系相连的尾实体，所述第二尾实体包括：与所述第二三元组集合中同一种关系相连的尾实体； 提取所述第一三元组集合以及所述第二三元组集合中，各个三元组对应的表征向量组；三元组对应的表征向量组包括：头实体的表征向量、关系的表征向量以及尾实体的表征向量； 基于所述第一三元组集合中各个三元组对应的表征向量组，确定所述第一三元组集合中各个三元组包括的头实体和关系的表征向量和，指向尾实体的表征向量的第一距离； 基于所述第二三元组集合中各个三元组对应的表征向量组，确定所述第二三元组集合中各个三元组包括的头实体的表征向量，指向尾实体的表征向量的第二距离； 根据所述第一三元组集合中各个三元组对应的第一距离以及所述第二三元组集合中各个三元组对应的第二距离，确定所述知识图谱包括的各个三元组对应的目标表征向量组；三元组对应的目标表征向量组包括：头实体的目标表征向量、关系的目标表征向量以及尾实体的目标表征向量；其中，所述知识图谱包括游戏知识图谱，所述游戏知识图谱包括的三元组中的头实体为游戏，关系为游戏所具有的属性，尾实体为属性值，所述游戏知识图谱中游戏对应的目标表征向量用于确定游戏的潜在种子对象。

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