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龙图腾网获悉中国科学院空天信息创新研究院申请的专利基于时空知识图谱的数据组织与时序预测方法和装置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：CN121524558B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202610050739.6，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权基于时空知识图谱的数据组织与时序预测方法和装置是由刘思叶;张源奔;韩众和;刘雄飞;张利利;龚启航设计研发完成，并于2026-01-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于时空知识图谱的数据组织与时序预测方法和装置在说明书摘要公布了：本申请提供了一种基于时空知识图谱的数据组织与时序预测方法和装置，可以应用于知识图谱和时间序列预测技术领域。该基于时空知识图谱的数据组织与时序预测方法包括：基于多源异构数据构建时空知识图谱，其中，时空知识图谱的节点类型至少包括实体节点和事件节点；对时空知识图谱的节点、关联关系和时空关系进行分析与表征，动态构建时空图网络；基于时空图网络，训练图神经网络模型用于目标时序预测。这种方法不仅提高了模型对未来时段内目标时序预测的准确性，同时还增强了结果的可解释性。

本发明授权基于时空知识图谱的数据组织与时序预测方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于时空知识图谱的数据组织与时序预测方法，其特征在于，所述方法包括： 基于多源异构数据构建时空知识图谱，其中，所述时空知识图谱的节点类型至少包括实体节点和事件节点，所述实体节点用于表征现实世界或特定领域中的具体对象，所述事件节点用于表征已经发生或即将发生的过程或动作； 对所述时空知识图谱的节点、关联关系和时空关系进行分析与表征，动态构建时空图网络； 基于所述时空图网络，训练图神经网络模型用于目标时序预测； 其中，所述对所述时空知识图谱的节点、关联关系和时空关系进行分析与表征包括： 利用大语言模型对所述时空知识图谱中节点的静态属性进行语义编码，生成对应所述节点的静态属性表征向量，其中，所述静态属性用于表征所述节点的固有特征； 利用大语言模型对所述时空知识图谱中的静态关联边进行语义编码，生成对应所述静态关联边的表征向量，其中，所述静态关联边用于表征所述实体节点之间的静态关联关系； 通过分析所述实体节点和所述事件节点之间的时空关系，构建对应所述实体节点和所述事件节点之间的时空关联边，其中，所述时空关联边的构建维度包括空间距离维度、时间衰减维度以及事件强度维度，所述空间距离维度用于通过衡量实体节点和事件节点在地理上的距离来定义和量化二者之间的关联强度，所述时间衰减维度用于衡量当前时间与事件节点发生时间范围在时间轴上的相对位置及由此产生的事件节点对实体节点的影响衰减程度，所述事件强度维度用于从语义层面体现事件节点对于实体节点的影响程度。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国科学院空天信息创新研究院，其通讯地址为：100190 北京市海淀区北四环西路19号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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