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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于图神经网络的商品信息自动补全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：CN115269878B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202211025367.X，技术领域涉及：G06N5/022；该发明授权一种基于图神经网络的商品信息自动补全方法是由陈华钧;李娟;张文设计研发完成，并于2022-08-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图神经网络的商品信息自动补全方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图神经网络的商品信息自动补全方法，在构建头实体‑关系图和尾实体‑关系图的基础上，通过图神经网络和聚合操作更新实体表示和关系表示，这样得到的实体表示和关系表示更加准确，在此基础上，对于给定的商品头实体，通过基于头实体表示与关系表示之间的粘合度来筛选候选关系，基于尾实体表示与候选关系表示之间的粘合度来筛选候选尾实体，不需要遍历所有的关系，尾实体组合，即能够快速过滤关系和尾实体，得到由候选关系、候选尾实体以及头实体组成候选商品信息三元组，再基于该候选商品信息三元组的知识表示分数来确定可靠的候选商品信息三元组，实现了快速准确的商品信息的自动补全。

本发明授权一种基于图神经网络的商品信息自动补全方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图神经网络的商品信息自动补全方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，获取商品知识图谱，商品知识图谱包含的商品信息三元组头实体，关系，尾实体中头实体和尾实体为商品或商品属性，关系为商品维度关系、品类维度关系，从商品信息三元组中提取头实体-关系二元组头实体，关系、关系-尾实体二元组关系，尾实体，依据头实体-关系二元组构建头实体-关系图，根据关系-尾实体二元组构建尾实体-关系图； 步骤2，利用两个图神经网络并行学习头实体-关系图和尾实体-关系图的头实体、尾实体以及关系的表示，通过两个聚合操作获取聚合后的表示，同时一阶段更新两个图神经网络的网络参数与两个聚合操作参数； 步骤3，对齐头实体-关系图和尾实体-关系图中的共现实体，并基于共现实体的头实体和尾实体的表示构建差异损失来二阶段更新两个图神经网络的网络参数与两个聚合操作参数； 步骤4，针对待补全商品信息中的头实体，从关系集合中提取关系，该头实体与提取的关系通过二阶段参数优化后的第一图神经网络和聚合操作提取表示后，基于头实体表示与关系表示之间的粘合度来筛选候选关系； 步骤5，从实体集合中提取尾实体，该尾实体与候选关系通过二阶段参数优化后的第二图神经网络和聚合操作提取表示后，基于尾实体表示与候选关系表示之间的粘合度来筛选候选尾实体； 步骤6，将候选关系、候选尾实体以及头实体组成候选商品信息三元组，计算候选商品信息三元组的知识表示分数，基于知识表示分数筛选确定可靠的候选商品信息三元组，完成商品信息的自动补全。

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