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龙图腾网获悉杭州康晟健康管理咨询有限公司申请的专利网络搜索数据查询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：CN116701743B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202310766554.1，技术领域涉及：G06F16/953；该发明授权网络搜索数据查询方法及系统是由程祥;夏敏;何召锋;匡明;杨文林设计研发完成，并于2023-06-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本网络搜索数据查询方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及数据挖掘技术领域，提出了网络搜索数据查询方法及系统，包括：获得用户输入的搜索关键词；根据搜索关键词，从目标知识图谱中查询信息数据并返回查询结果；目标知识图谱通过将两个已有知识图谱进行融合得到；融合过程包括：获得已知可融合的实体对集合作为种子集合，分别从三个角度进行知识图谱表示；使用门控机制对隐向量表示、和进行整合，得到实体的第层隐向量表示；根据任一实体i的，以及任一实体j的，计算实体i和实体j的相似度；将相似度高于阈值的实体对作为候选融合实体对；筛选可信的融合实体对添加到种子集合中；迭代上述过程。通过上述技术方案，解决了现有技术中网络搜索结果准确性差的问题。

本发明授权网络搜索数据查询方法及系统在权利要求书中公布了：1.网络搜索数据查询方法，其特征在于，包括： 获得用户输入的搜索关键词； 根据搜索关键词，从目标知识图谱中查询信息数据并返回查询结果； 所述目标知识图谱通过将两个已有知识图谱进行融合得到；融合过程包括： 获得已知可融合的实体对集合； 将已知可融合的实体对集合作为种子集合，执行多角度表示的步骤，分别从三个角度进行知识图谱表示，将任一实体i表示为由其邻居信息整合而来的第层隐向量、和； 使用门控机制对所述任一实体i的隐向量表示、和进行整合，得到实体的第层隐向量表示； 根据任一实体i的第层隐向量表示，以及任一实体j的第层隐向量表示，计算实体i和实体j的距离，所述距离用于表征实体i和实体j的相似度；将相似度高于阈值的实体对作为候选融合实体对，将所述候选融合实体对作为状态输入到基于强化学习的融合偏移控制模块； 由强化学习的智能体从候选融合实体对中筛选可信的融合实体对添加到种子集合中； 重新执行多角度表示的步骤，直到达到最大迭代次数或不再有新候选融合实体对产生； 根据所述种子集合中的融合实体对进行知识图谱融合； 其中，所述分别从三个角度进行知识图谱表示，一是基于图神经网络的图谱表示，用于捕捉知识图谱整体的拓扑信息；二是基于注意力机制的图谱表示，用于捕捉已知可融合实体邻居的拓扑信息；三同样是基于注意力机制的图谱表示，用于捕捉未知可融合实体邻居的拓扑信息； 所述将任一实体i表示为由其邻居信息整合而来的第层隐向量、和，具体包括： 其中，表示实体i的所有邻居集合，表示第层的权重矩阵，表示归一化常数，表示激活函数，并且第一层的输入向量记为，初始通过随机初始化得到； 其中，表示实体i的已知可融合邻居的集合，表示第层的权重矩阵，表示激活函数，并且第一层的输入向量记为，是实体与其邻居的可学习的注意力权重，计算方式如下： 其中，、为权重矩阵，并且； 其中，表示给定实体的未知可融合邻居的集合，表示第层的权重矩阵，表示激活函数，并且第一层的输入向量记为，是实体与其邻居的可学习的注意力权重，计算方式如下： 。

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