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龙图腾网获悉中国空间技术研究院申请的专利面向天基数据的目标时序知识图谱的构建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：CN115718805B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202211469566.X，技术领域涉及：G06F16/36；该发明授权面向天基数据的目标时序知识图谱的构建方法是由孙弋舒;钟选明;孔祥磊;姚乐乐;汪芳琴设计研发完成，并于2022-11-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向天基数据的目标时序知识图谱的构建方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种面向天基数据的目标时序知识图谱的构建方法，所述构建方法包括：S100，构建目标本体、雷达本体、区域本体和事件本体；S200，根据所述目标本体、所述雷达本体、所述区域本体和所述事件本体进行知识抽取；S300，对所述知识抽取的结果进行知识融合，得到目标知识图谱；S400，在所述目标知识图谱中嵌入时间模型；S500，根据步骤S400的结构构建时序知识图谱。本发明在传统知识图谱的基础上加入关于时间和空间的处理机制，能够对多源异构数据进行提取和建模，可以更好的为情报分析、活动规律分析、辅助决策以及后续的目标识别提供支撑。

本发明授权面向天基数据的目标时序知识图谱的构建方法在权利要求书中公布了：1.一种面向天基数据的目标时序知识图谱的构建方法，其特征在于，所述构建方法包括： S100，构建目标本体、雷达本体、区域本体和事件本体； S200，根据所述目标本体、所述雷达本体、所述区域本体和所述事件本体进行知识抽取； S300，对所述知识抽取的结果进行知识融合，得到目标知识图谱； S400，在所述目标知识图谱中嵌入时间模型； S500，根据步骤S400的结果构建时序知识图谱； 步骤S400中： 将所述时间模型融合到序列学习模型的实体或关系的表示向量中，估计带有时态信息三元组的真实程度，供时态知识图谱补全； 所述序列学习模型包括关系和时间戳构成的关系序列，通过线性层函数将所述关系和所述时间戳的特征映射为同维数向量，并通过长短期记忆网络进行编码，学习融合时间信息的关系表示向量； 所述关系和所述时间戳的信息经过LSTM模型形成融合时间信息的关系表示向量，依据TransE模型的评分函数对三元组信息进行补全，所述三元组信息为：s，pseq，o；其中，s为头实体，o为尾实体，pseq为关系。

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