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龙图腾网获悉中国科学院计算技术研究所申请的专利一种知识库学习方法、补全系统以及商品推荐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：CN117151213B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202311074989.6，技术领域涉及：G06N5/02；该发明授权一种知识库学习方法、补全系统以及商品推荐系统是由许倩倩;曹宗胜;杨智勇;操晓春;黄庆明设计研发完成，并于2023-08-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种知识库学习方法、补全系统以及商品推荐系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种知识库学习方法，所述方法包括：S1、获取已有的知识库并进行初始化以获取学习数据及其对应的初始嵌入表示，其中，所述学习数据包括多个多元组，每一个多元组均包括一个多元关系及与该多元关系对应的一个或多个角色‑实体对，且每一角色‑实体对被分配一个子关系；S2、以预设的损失函数为学习目标，按照预设的迭代方式对所述学习数据进行多轮迭代学习以得到其对应的目标嵌入表示。本发明通过学习多元组中角色和实体之间的语义信息以捕获角色和实体的兼容关系，进而探究角色和实体之间的潜在交互，并且为多元组中的每个角色‑实体对分配子关系并学习实体和子关系之间的语义信息，实现以更精细的方式挖掘知识库的潜在语义信息。

本发明授权一种知识库学习方法、补全系统以及商品推荐系统在权利要求书中公布了：1.一种知识库学习方法，其特征在于，所述方法包括： S1、获取目标对象对商品的历史搜索记录，并以所述历史搜索记录作为已有的知识库，以及对已有的知识库进行初始化以获取学习数据及其对应的初始嵌入表示，其中，所述学习数据包括多个多元组，每一个多元组均包括一个多元关系及与该多元关系对应的一个或多个角色-实体对，且每一角色-实体对被分配一个子关系； S2、以预设的损失函数为学习目标，按照预设的迭代方式对所述学习数据进行多轮迭代学习以得到其对应的目标嵌入表示，其中，所述预设的迭代方式为按照如下步骤执行每一轮迭代学习： S21、基于上一轮迭代学习后得到的所述学习数据对应的嵌入表示，按照预设的规则进行实体变换以获取当前轮实体变换对应的嵌入表示，其中，所述预设的规则为按照如下步骤进行实体变换： S211、基于上一轮迭代学习后得到的每个多元组中每一角色嵌入表示按照第一嵌入函数计算每个多元组中每一角色的当前轮嵌入表示； S212、基于步骤S211得到的每个多元组中每一角色的当前轮嵌入表示以及上一轮迭代学习后得到的每一实体在不同角色下的嵌入表示，按照第二嵌入函数计算每个多元组中每一实体的当前轮第一嵌入表示； S213、基于上一轮迭代学习后得到的每个多元组中每一角色-实体对的子关系嵌入表示，按照第三嵌入函数对所述步骤S212得到的每个多元组中每一实体的当前轮第一嵌入表示进行子关系变换，以获取每个多元组中每一实体的当前轮第二嵌入表示； S214、对步骤S213得到的每个多元组中每一实体的当前轮第二嵌入表示进行几何变换，得到每个多元组中每一实体的当前轮第三嵌入表示； S22、基于当前轮实体变换对应的嵌入表示，按照预设的评分函数对每个多元组进行评分； S23、基于步骤S22得到的每个多元组的评分按照预设的损失函数计算当前轮迭代学习损失，并基于该迭代学习损失更新上一轮迭代学习后得到的所述学习数据对应的嵌入表示，以获取当前轮迭代学习后的所述学习数据对应的嵌入表示； 其中，第一轮迭代学习时基于所述步骤S1得到的所述学习数据对应的初始嵌入表示进行迭代学习。

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