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龙图腾网获悉河海大学申请的专利一种融合图结构信息的知识图谱表示学习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：CN114357115B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202210012260.5，技术领域涉及：G06F16/334；该发明授权一种融合图结构信息的知识图谱表示学习方法是由许国艳;于渡;张琦睿;卢宇威设计研发完成，并于2022-01-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合图结构信息的知识图谱表示学习方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种融合图结构信息的知识图谱表示学习方法，采用多层消息传递机制迭代计算三元组邻域上下文信息，并采用路径权重的方法得到关系路径信息，结合注意力机制，利用三元组邻域上下文信息来衡量关系所有路径的权重并融合计算最终的综合路径向量使得三元组向量矩阵中融合丰富的图结构信息，通过卷积神经网络训练得到缺失的目标实体，并补全三元组和知识图谱；本发明得到了更精确有效的路径向量表示，强化了路径向量和邻域上下文之间的影响力，提高知识图谱的表示学习能力。

本发明授权一种融合图结构信息的知识图谱表示学习方法在权利要求书中公布了：1.一种融合图结构信息的知识图谱表示学习方法，其特征在于，包括如下步骤： 1获取知识图谱的三元组和三元组特征向量矩阵A＝[vh,vr,vt]； 2利用多层消息传递公式对所述三元组中的实体和关系进行特征融合；所述实体和关系取自WN18、FB15k、WN18RR和FB15k-237数据集中的任一个； 3计算头实体和尾实体间关系的加权和，得到每条路径的表示权重的公式为： 其中，pi＝e1,e2,…,el为由关系ej组成的一条路径，l为路径pi的长度，|Ph,t|为头实体h和尾实体t之间所有路径的集合数量； 4利用注意力机制聚合路径特征得到综合路径向量； 5将所述综合路径向量融入所述三元组特征向量矩阵A，通过卷积神经网络训练得到缺失的目标实体，并补全三元组和知识图谱； 步骤2包括如下步骤： 21计算实体v第i次迭代的隐藏状态其中为关系e第i次迭代的隐藏状态，Ev为实体v一阶邻域关系的集合； 22计算关系e第i+1次迭代的隐藏状态其中分别为头实体h和尾实体t第i次迭代的隐藏状态，Ne为的是关系e两端的实体，AGGREGATE为聚合操作； 23重复步骤21和22进行N次迭代得到

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