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龙图腾网获悉武汉东湖大数据交易中心股份有限公司申请的专利一种融合多源异构数据的产业园知识图谱构建方法及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：CN114491068B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-09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：202210070346.3，技术领域涉及：G06N5/022；该发明授权一种融合多源异构数据的产业园知识图谱构建方法及系统是由杜登伟;杜登斌;杜乐;杜小军设计研发完成，并于2022-01-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合多源异构数据的产业园知识图谱构建方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出了一种融合多源异构数据的产业园知识图谱构建方法及系统，通；对不同来源的关于数字经济知识以及数字经济产业园数据通过数据清洗整合成以数字经济产业园为中心的结构化知识；根据标注策略，对结构化知识中的实体关系进行标注；基于卷积神经网络构建数字经济产业园知识融合模型并对其进行训练，用于对结构化知识中的实体关系进行初步提取；检索重复的实体关系三元组并进行实体关系抽取，从而构建数字经济产业园知识图谱的实体‑关系‑实体三元组，并进行知识融合。本发明实现了迅速构建起大规模的数字经济产业园知识图谱，有助于提高信息分析处理效率，便于寻找数字经济产业园要素之间的隐含影响和传导效应，形成规模化的产业分析成果。

本发明授权一种融合多源异构数据的产业园知识图谱构建方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种融合多源异构数据的产业园知识图谱构建方法，其特征在于，所述一种融合多源异构数据的产业园知识图谱构建方法包括以下步骤： S1，采集不同来源的关于数字经济知识以及数字经济产业园数据； S2，通过数据清洗将所述知识和数据整合成以数字经济产业园为中心的结构化知识； S3，根据标注策略，对所述结构化知识中的实体关系进行标注； S4，构建包括卷积层、池化层、隐藏层以及转换层的数字经济产业园知识融合模型，并对其进行训练；所述数字经济产业园知识融合模型使用基于卷积神经网络的相似度计算方法，将检索语句分词后生成词向量作为输入，在卷积层通过不同尺寸、不同卷积核的卷积窗口对语句的词向量卷积分别得到卷积值，通过一个池化层筛选出最大值并保留，通过计算得到隐藏层输出系数，在将隐藏层的输出系数与语句聚类特征计算最终得到转换层的输出，即为检索语句与被检索语句的相似值；将检索语句的卷积特征和聚类特征通过模型进行映射，计算相似特征描述语句； S5，通过所述数字经济产业园知识融合模型对所述结构化知识中的实体关系进行初步提取； S6，检索重复的实体关系三元组并进行实体关系抽取，从而构建数字经济产业园知识图谱的实体-关系-实体三元组，并进行知识融合： S6-1，将所有产业园区的特征描述语句分词后生成词向量； S6-2，用DBSCAN算法对所述词向量进行聚类，得到词中心点作为聚类特征； S6-3，根据词聚类特征生成每个语句的聚类特征； S6-4，输入检索语句的词向量矩阵； S6-5，将检索语句在数字经济产业园知识融合模型中的隐藏层系数同被检索语句的聚类特征卷积计算得到语句相似度； S6-6，若语句相似度大于预设阈值则开始去重融合将str2的属性加入到str1的属性去掉str2保留str1；若语句相似度小于预设阈值则两条数据都保留。

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