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龙图腾网获悉安徽标信查数据技术有限公司申请的专利一种用于知识图谱清洗与质量评估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：CN120892699B 。

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：202511432242.2，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权一种用于知识图谱清洗与质量评估系统是由崔从俊;王艳;陈志设计研发完成，并于2025-10-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于知识图谱清洗与质量评估系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种用于知识图谱清洗与质量评估系统，涉及数据处理技术领域，包括数据处理模块，得到标准化数据；初始对齐模块，得到同构实体簇和异构实体；最终对齐模块，基于异构实体构建异构知识图谱，并使用双重损失函数对图神经网络模型进行训练，得到异构实体簇；知识补全模块，将预测嵌入向量与初始三元组进行补全运算，得到最终三元组；质量评估模块，计算有向图模型，将计算的结果作为评估指标，对知识图谱进行评估。本发明可以实现知识清洗、补全及质量评估一站式处理，相较于传统方法，提升知识清洗效率与质量管控水平，在多场景下展现出优异的迁移适配能力，可灵活应用于不同业务领域。

本发明授权一种用于知识图谱清洗与质量评估系统在权利要求书中公布了：1.一种用于知识图谱清洗与质量评估系统，其特征在于，包括： 数据处理模块，用于获取原始三元组数据，利用计算机编程语言及正则表达式对原始三元组数据进行预处理，得到标准化数据； 初始对齐模块，用于基于标准化数据，构建并训练分类对齐模型，利用分类对齐模型，结合连通分量算法，对标准化数据进行聚类处理，得到同构实体簇和异构实体； 最终对齐模块，用于基于异构实体构建异构知识图谱，并使用双重损失函数对图神经网络模型进行训练，将训练后的图神经网络模型对异构知识图谱进行处理，得到嵌入向量，并结合连通分量算法，对嵌入向量聚类处理，得到异构实体簇； 知识补全模块，用于基于同构实体簇和异构实体簇，构建初始三元组，利用二维卷积神经网络算法对初始三元组进行卷积操作，得到预测嵌入向量，并将预测嵌入向量与初始三元组进行补全运算，得到最终三元组； 质量评估模块，用于对最终三元组进行转换，得到有向图模型，并利用度中心性算法、介数中心性算法以及网页排名算法计算有向图模型，将计算的结果作为评估指标，对知识图谱进行评估； 所述利用计算机编程语言及正则表达式对原始三元组数据进行预处理，得到标准化数据包括： 将输入的数据进行解码转换处理，对解码转换后的输入数据进行空白字符合并处理，并移除字符串首尾的空白字符，得到初始数据；所述输入的数据为文本； 基于预设的字符白名单，将初始数据中的非法字符进行替换或移除，及将初始数据中字符的大小写进行统一转换，得到标准化数据； 所述基于异构实体构建异构知识图谱，并使用双重损失函数对图神经网络模型进行训练包括： 利用图增强方式对异构知识图谱进行原始图视图和增强图视图划分； 基于间隔对齐损失方法和对比损失方法对图神经网络模型进行训练； 所述将训练中的图神经网络模型对异构知识图谱进行处理，得到嵌入向量，并结合连通分量算法，对嵌入向量聚类处理，得到异构实体簇包括： 基于训练中的图神经网络模型，利用图注意力网络算法对原始图视图和增强图视图内的异构实体进行聚合处理，得到结构嵌入表示和关系嵌入表示； 对结构嵌入表示和关系嵌入表示进行拼接，得到嵌入向量； 基于预设的等价阈值，在嵌入空间中，利用连通分量算法对小于等价阈值的嵌入向量进行聚类处理，得到异构实体簇。

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