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龙图腾网获悉合肥工业大学申请的专利一种多模态实体对齐伪种子生成方法、介质、设备、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：CN120892833B 。

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：202511414853.4，技术领域涉及：G06F18/22；该发明授权一种多模态实体对齐伪种子生成方法、介质、设备、产品是由吴信东;洪云鹏;卜晨阳;陈子毫;张玉红;苏洪明设计研发完成，并于2025-09-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多模态实体对齐伪种子生成方法、介质、设备、产品在说明书摘要公布了：本发明提出一种多模态实体对齐伪种子生成方法、介质、设备、产品，涉及知识图谱实体对齐技术领域，方法包括：获取两个知识图谱实体的多模态特征向量并进行融合，从实体的每个聚类簇中选取实体对，获取第一阶段的伪种子集合；根据增强的融合特征向量，计算所有实体对之间的相似度，根据相似度筛选未在集合中的实体对作为新的伪种子集合；根据集合中实体的相似度矩阵对集合进行修正，得到修正后的伪种子集合；筛选中实体对的邻居实体的相似度高于设定阈值η，且实体对不在集合中的实体对，得到伪种子集合，对集合中的实体对进一步修正，得到最终伪种子集合。本发明在保证伪种子质量的同时提升覆盖率。

本发明授权一种多模态实体对齐伪种子生成方法、介质、设备、产品在权利要求书中公布了：1.一种多模态实体对齐伪种子生成方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取待匹配的两个多模态知识图谱和； S2、分别对和实体的多模态信息进行编码，获取和实体的多模态特征向量； S3、分别对和实体的多模态特征向量进行融合，得到和实体各自的融合特征向量； S4、基于和实体各自的融合特征向量，对和中的实体进行聚类，从每个聚类簇中选取m个实体对，获取第一阶段的伪种子集合； S5、分别对和实体的多模态特征向量进行增强，得到和实体的增强多模态特征向量； S6、分别对和实体的增强多模态特征向量进行融合，得到和实体各自的增强融合特征向量； S7、基于和实体的增强融合特征向量，计算和中所有实体对之间的相似度，筛选未在集合中的实体对，选取相似度最高的n个实体对作为新的伪种子集合； S8、计算集合中实体的相似度矩阵，根据相似度矩阵，对集合进行修正，得到修正后的伪种子集合； S9、计算集合中实体对的邻居实体的相似度，筛选邻居实体的相似度高于设定阈值η，且实体对不在集合中的实体对，得到伪种子集合，对集合中的实体对进一步修正，得到最终伪种子集合。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人合肥工业大学，其通讯地址为：230000 安徽省合肥市包河区屯溪路193号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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