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龙图腾网恭喜湖南工商大学申请的专利一种跨部门企业信用信息知识图谱多维度融合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：CN119089008B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14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：202411574900.7，技术领域涉及：G06F16/901；该发明授权一种跨部门企业信用信息知识图谱多维度融合方法是由任剑;韩继伟;周丽华设计研发完成，并于2024-11-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种跨部门企业信用信息知识图谱多维度融合方法在说明书摘要公布了：本申请涉及一种跨部门企业信用信息知识图谱多维度融合方法，采集两不同部门的企业信用信息知识图谱中的多维度数据，对多维度数据进行索引；对两部门中索引处理后的多维度数据进行特征提取，分别得到源知识图谱以及目标知识图谱中的多维度数据嵌入表示；计算源知识图谱以及目标知识图谱中各实体的多维度数据嵌入表示的相似度值矩阵；将源知识图谱与目标知识图谱之间相应的实体对的相似度值矩阵进行融合，得到每个实体对的融合相似度表示向量；将每个实体对的融合相似度表示向量输入至多层感知机，得到每个实体对的最终相似度得分；基于最终相似度得分最高的实体对进行对齐融合，得到跨部门企业信用信息融合知识图谱。

本发明授权一种跨部门企业信用信息知识图谱多维度融合方法在权利要求书中公布了：1.一种跨部门企业信用信息知识图谱多维度融合方法，其特征在于，包括：S1：采集两不同部门的企业信用信息知识图谱中的多维度数据，对所述多维度数据进行索引；所述多维度数据包括企业实体名称、企业logo图像以及企业成立时间；所述企业logo图像和所述企业成立时间为实体的属性；所述对所述多维度数据进行索引包括：将企业实体名称、企业logo图像以及企业成立时间根据企业实体名称的不同分别生成序列为的对应索引值；其中，n表示企业的总数量；z表示企业实体名称、企业logo图像以及企业成立时间三者中的任意一种；S2：对两部门中索引处理后的多维度数据进行特征提取，分别得到源知识图谱以及目标知识图谱中的多维度数据嵌入表示；进行特征提取之前还包括：构建正种子实体集和负种子实体集；正种子实体集记为：；负种子实体集记为：；其中，表示源知识图谱G1中的第i个实体；表示目标知识图谱G2中的第i个实体；表示目标知识图谱G2中的第j个实体；基于正种子实体集和负种子实体集，并采用对比学习计算出企业实体对齐概率，计算公式为： ； ； ；其中，表示两知识图谱之间的企业实体对齐概率；T表示转置；表示温度系数；表示实体对的相似度；基于所述企业实体对齐概率计算对比学习损失，计算公式为： ；其中，表示对比学习损失；通过最小化所述对比学习损失对预训练BERT模型、VGG16预训练视觉模型进行调整；所述特征提取包括：对于任意一个部门中索引处理后的多维度数据，根据调整后的预训练BERT模型对所述企业实体名称进行特征提取，得到企业实体名称信息嵌入表示；根据调整后的VGG16预训练视觉模型对所述企业logo图像进行特征提取，得到企业logo图像信息嵌入表示；根据Time2Vec模型对所述企业成立时间进行特征提取，得到企业成立时间信息嵌入表示；所述根据Time2Vec模型对所述企业成立时间进行特征提取包括Time2Vec模型通过映射函数将所述企业成立时间映射为所述企业成立时间信息嵌入表示；映射函数表达式为： ；其中，表示企业成立时间信息嵌入表示中第x个元素；表示周期性正弦激活函数；表示周期性正弦激活函数中的频率；表示周期性正弦激活函数中的相位偏移；d表示多维度数据嵌入表示的维度；表示时间标量；S3：计算源知识图谱以及目标知识图谱中各实体的多维度数据嵌入表示的相似度值矩阵；S4：将源知识图谱与目标知识图谱之间相应的实体对的相似度值矩阵进行融合，得到每个实体对的融合相似度表示向量；S5：将每个实体对的所述融合相似度表示向量输入至多层感知机，得到每个实体对的最终相似度得分；S6：基于最终相似度得分最高的实体对进行对齐融合，得到跨部门企业信用信息融合知识图谱。

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