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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种基于超关系子图的时序知识图谱推理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：CN120764683B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202510876990.3，技术领域涉及：G06N5/04；该发明授权一种基于超关系子图的时序知识图谱推理方法是由傅秋茹;苗珂;徐杰;许都;张佳怡;张树茂;吴泽磊设计研发完成，并于2025-06-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于超关系子图的时序知识图谱推理方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于超关系子图的时序知识图谱推理方法，先构建基于超关系子图的时序知识图谱推理模型并训练，然后利用训练后的模型实现时序知识图谱推理，这种通过双层图注意力网络时序知识推理模型对关系的相对位置的约束进行了建模，并解决了关系演化存在的“信息孤岛”问题，提高了对未来时间实体预测任务和关系预测任务的准确性。

本发明授权一种基于超关系子图的时序知识图谱推理方法在权利要求书中公布了：1.一种基于超关系子图的时序知识图谱推理方法，其特征在于，包括以下步骤； 1、下载并初始化动态知识图谱数据集； 下载动态知识图谱数据集，代表离散时间采样数，代表时刻的知识图谱； 每一个时刻的知识图谱由若干三元组组成，每一个三元组表示为头实体、关系、尾实体，其中，头实体、关系、尾实体均为文本数据； 对每一个时刻的知识图谱基于word2vec的词嵌入处理，从而将中的每一个实体和关系映射成多维的稠密向量，其中，头实体和尾实体统一记为，关系记为，为实体数量，为实体向量维度，为关系数量，为关系向量维度； 2、构建超关系子图； 遍历中的所有三元组的关系，将每一种关系映射为一个孪生超关系子图中的一个节点，并定义四种超关系作为超关系子图的边； 按照上述定义，时刻的超关系子图也由若干三元组构成，每一个三元组表示为头关系、超关系、尾关系，四种超关系为，其中，代表两个关系和的中间实体在两个关系对应的三元组中都是作为头实体；代表两个关系和的中间实体在两个三元组中都是作为尾实体；代表中间实体在头关系对应的三元组中是头实体，在尾关系对应的三元组中是尾实体；则中间实体在头关系三元组中是尾实体，在尾关系三元组中是头实体； 3、构建基于超关系子图的时序知识图谱推理模型； 4、训练基于超关系子图的时序知识图谱推理模型； 4.1、捕获历史子图层面信息； 4.1.1、将知识图谱数据集各个时刻的知识图谱作为历史子图，从数据集中选取个时刻的历史子图输入至基于超关系子图的时序知识图谱推理模型； 利用历史子图改进图注意力网络模块获取时刻下的历史子图结构信息的聚合嵌入； ； 其中，和分别为前一个时间戳的实体嵌入和关系嵌入，和为多维的稠密向量； 4.1.2、利用门控循环单元GRU对历史子图的时序信息进行捕获，得到时刻的实体嵌入； ； 4.2、关系嵌入更新； 4.2.1、计算关系演化嵌入； 将当前时刻的聚合嵌入，以及在当前时刻与关系直接相连的所有实体的嵌入一起进行平均池化操作，再与关系嵌入的初始值进行拼接，得到用于更新的时刻的关系演化嵌入； ； 其中，为平均池化操作； 4.2.2、捕获关系演化嵌入的时序信息； 使用长短期记忆网络LSTM捕获关系演化嵌入的时序信息，得到带有时序信息的关系演化嵌入； ； 其中，为时刻的带时序信息的关系演化嵌入，和分别是LSTM网络在时刻和时刻的细胞状态； 4.3、更新关系嵌入； 将时刻的关系嵌入和时刻的关系演化嵌入进行拼接，得到更新后的关系嵌入； ； 其中，||表示拼接操作，为更新后的关系嵌入； 4.4、超关系子图层面信息捕获； 4.4.1、利用超关系子图改进图注意力网络Hyper-GAT获取时刻下的超关系子图结构信息的聚合嵌入； ； 4.4.2、利用门控循环单元GRU对超关系子图的时序信息进行捕获，得到时刻的关系嵌入； ； 其中，为前一个时间戳的时刻的关系嵌入； 4.5、将实体嵌入和关系嵌入输入Conv-TransE网络，分别计算实体预测任务中各个候选实体的概率向量和关系预测任务中各个候选关系的概率向量； 4.6、计算本轮训练后的总损失； 4.6.1、计算实体预测任务和关系预测任务的损失； ； ； 其中，和为实体预测任务和关系预测任务的损失，表示时间戳下的所有事实三元组，和分别表示在第时刻下的实体预测任务的标签向量和关系预测任务的标签向量； 4.6.2、计算总体损失； ； 其中，为加权系数； 4.7、将总体损失送入Adam优化器，优化步骤1中的向量初始化方式；然后重复步骤4直至模型整体损失函数收敛即完成模型训练任务； 5、基于超关系子图的时序知识图谱推理； 5.1、将待补全的第时刻的查询三元组输入动态知识图谱推理模型，从而获取对应的嵌入向量； 5.2、若待补全的查询三元组为实体预测，则将嵌入向量输入Conv-TransE网络，然后按照骤4.5计算候选实体的概率，选择概率排名第一的实体作为输出； 5.3、若待补全的查询三元组为关系预测，则将嵌入向量输入Conv-TransE网络，然后按照步骤4.5计算候选关系的概率，选择概率排名第一的关系作为输出。

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